BETADIST関数_BETA.DIST関数-β分布の累積分布関数の値を返す

BETADIST関数/BETA.DIST関数はβ分布の累積分布関数の値を返す関数です。
なお、Excel2010以降に登場したBETA.DIST関数は確率密度関数の値を返すことも可能です。

では、BETADIST関数/BETA.DIST関数の詳細は以下の通りですよ (・∀・)

BETADIST関数/BETA.DIST関数の基本情報

読み方

ベータ・ディストリビューション

関数ライブラリのカテゴリ

  • BETADIST関数:互換性
  • DIST関数:統計

説明

Officeの公式の説明文をそれぞれ引用します。

BETADIST関数

累積β確率密度関数の値を返します。β分布は、複数の標本を対象に割合の変化を分析する場合などに使用します (たとえば、複数の人が 1 日のうちにテレビを見ている時間の割合を算出するときは、この関数を使用します)。

重要: この関数は、より精度が高く、その使い方をより適切に表す名前を持つ、新しい 1 つ以上の関数で置き換えられました。この関数は下位互換性のために引き続き利用可能ですが、Excel の将来のバージョンでは利用できなくなる可能性があるため、今後は新しい関数を使用することを検討してください。

この関数はExcel2007以前のバージョンと互換性があります。
累積β確率密度関数の値を返します。

BETA.DIST関数

β分布を返します。
β分布は、複数の標本を対象に割合の変化を分析する場合などに使用します (たとえば、複数の人が 1 日のうちにテレビを見ている時間の割合を算出するときは、この関数を使用します)。

β確率分布関数の値を返します。

構文

関数を記述する際のそれぞれの構文は以下の通りです。
※引数名を[]で囲っているものは省略可能

BETADIST関数

BETADIST(x,α,β,[A],[B])

BETA.DIST関数

BETA.DIST(x,α,β,関数形式,[A],[B])

引数

引数名 BETADIST BETA.DIST 説明
X 区間 A ~ B の範囲内で、関数を評価する時点を指定します。
α 確率分布のパラメーターを指定します。
β 確率分布のパラメーターを指定します。
関数形式 計算に使用する関数の形式を論理値で指定します。関数形式が TRUE の場合は、累積分布関数の値を返します。FALSE の場合は、確率密度関数の値を返します。
A x の区間の下限を指定します。
B x の区間の上限を指定します。

※関数名の列の”○”は必須、”△”は省略可

参考知識

β分布とは

後日更新予定

確率分布とは

後日更新予定

BETADIST関数/BETA.DIST関数関数の使い方(使用例)

オーソドックスな使い方として、各引数を用意してあげます。
今回はランダムな数値ですが以下のような数値にしてみました。

引数名
X 2
α 3
β 5
関数形式 TRUE
A 1
B 3

こちらで計算してみた結果が以下の通りです。

BETADIST関数_BETA.DIST関数①

BETA.DIST関数を入力したC2セルに結果が返りました。
1以下の数値が戻り値(返り値)となりますね。

ちなみに、今回はBETA.DIST関数の引数「関数形式」は”TRUE”の累積分布関数でしたが、こちらを”FALSE”の確率密度関数にしてみると、以下の通り戻り値(返り値)は変わります。

BETADIST関数_BETA.DIST関数②

なお、BETA.DIST関数のExcel2007以前の互換性関数であるBETADIST関数はBETA.DIST関数の引数「関数形式」が”TRUE”の結果とイコールになります。

結果は以下の通りですね。

BETADIST関数_BETA.DIST関数③

注意事項

関数の戻り値(返り値)がエラー値“#VALUE!”

各引数に数値以外の値を指定した場合はエラー値“#VALUE!”が返されますよ。
なので、各引数に文字列は厳禁ですよ(>_<)

関数の戻り値(返り値)がエラー値” #NUM!”

次の場合に、エラー値“#NUM!”が返されます。

  • 引数「α」と引数「β」のいずれかが0以下の場合
  • 引数「X」が引数「A」より小さい場合
  • 引数「X」が引数「B」より大きい場合
  • 引数「A」と引数「B」がイコールの場合

引数「A」と引数「B」をいずれも省略した場合

引数「A」と引数「B」の値を省略した場合は、標準の累積β分布の値として決まっている以下の値が使用されることになります。

  • 引数「A」=0
  • 引数「B」=1

まとめ

BETADIST関数/BETA.DIST関数はサイコロの出目などの連続した確率の累積の結果を求めることができるため、統計的な分析をしたい場合などに有用です。

具体的なビジネスへの応用例も別途ご紹介できればと思います。

ご参考になれば幸いですm(__)m

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