Ana içeriğe geç

Excel'de NORM.DIST() İşlevi: Olasılıkları ve Eğri Yüksekliklerini Hesaplama

Excel'de NORM.DIST kullanarak kümülatif olasılıkları ve olasılık yoğunluğunu nasıl hesaplayacağınızı öğrenin. Söz dizimini, temel bağımsız değişkenleri ve gerçek dünya örneklerini anlayın.
· 6 dk. oku

Yapay Zeka ile Keşfedin

Excel’de sık sık olasılıklar ve istatistiklerle çalışıyorsanız, er ya da geç NORM.DIST() işleviyle karşılaşmanız muhtemeldir. Bu temel araç, normal dağılımları analiz eden herkes için vazgeçilmezdir—ister kalite kontrol yapın, ister sınav puanlarını değerlendirin ya da iş verilerini inceleyin. NORM.DIST() ile normal dağılım içinde belirli bir değere karşılık gelen olasılığı kolayca belirleyebilirsiniz.

Bu rehberde önce NORM.DIST()’in gerçekte ne yaptığını anlayacak, ardından söz dizimini parçalara ayıracak, önemli seçenekleri netleştirecek ve uygulamalı örnekler üzerinden ilerleyeceğiz. Sonunda bu işlevi nasıl kullanacağınızı ve Excel araç setinizde nereye oturduğunu tam olarak biliyor olacaksınız.

NORM.DIST() Excel’de Ne Yapar

NORM.DIST()’i nasıl kullanacağınıza geçmeden önce amacını netleştirelim. NORM.DIST(), normal bir dağılımdan çekilen bir değerin belirli bir sayıdan küçük veya ona eşit olma olasılığını hesaplar. İhtiyacınıza bağlı olarak, bu işlevle ya olasılık yoğunluğunu (belirli bir noktadaki eğrinin yüksekliği) ya da o değere kadar olan kümülatif olasılığı elde edebilirsiniz.

Dolayısıyla, ister belirli bir puanın altına düşmenin ne kadar olası olduğunu bulmak isteyin, ister yalnızca belirli bir noktadaki normal eğrinin değerine ihtiyaç duyun, bu işlev işinizi görür. Şimdi, işlevin içine neler girdiğini ve bunu çalışma sayfanızda nasıl kurabileceğinizi görelim.

Excel’de NORM.DIST() Söz Dizimi ve Bağımsız Değişkenleri

NORM.DIST()’in ne yaptığına dair genel bir fikriniz olduğuna göre, Excel’de nasıl kullanıldığına bakalım. İşlevin söz dizimi şöyledir:

=NORM.DIST(x, mean, standard_dev, cumulative)

Her bir bağımsız değişkenin açıklaması:

  • x: Dağılımını istediğiniz değer.

  • mean: Dağılımın ortalaması.

  • standard_dev: Dağılımın standart sapması.

  • cumulative: Mantıksal bir değer—kümulatif dağılım fonksiyonunu (CDF) istiyorsanız TRUE, olasılık yoğunluk fonksiyonunu (PDF) istiyorsanız FALSE kullanın.

Bunu bağlama oturtmak için, ortalaması 70 ve standart sapması 10 olan normal bir dağılımda bir değerin 80’den küçük veya 80’e eşit olma olasılığını bulmak istediğinizi hayal edin. Formül şöyle görünür:

=NORM.DIST(80, 70, 10, TRUE)

Excel NORM.DIST() function simple example

Bu kurulum 80’e kadar olan kümülatif olasılığı döndürür. 

Excel NORM.DIST()'te Kümülatif ve Olasılık Yoğunluğu

Artık işlevi nasıl kuracağınızı bildiğinize göre, son bağımsız değişken için iki ana seçenek olan kümülatif ve olasılık yoğunluğu hakkında merak ediyor olabilirsiniz. Bu ayrımı anlamak, istediğiniz sonuçları elde etmek için kritik önemdedir.

  • Kümülatif (TRUE): Son bağımsız değişkeni TRUE yaptığınızda, NORM.DIST() bir değerin x’ten küçük veya x’e eşit olma olasılığını döndürür. Bu, istatistiksel analizlerde en sık kullanılan seçenektir; “%85 veya daha düşük puan alan öğrencilerin oranı nedir?” gibi soruları yanıtlar.

  • Olasılık yoğunluğu (FALSE): FALSE seçtiğinizde, işlev size x noktasındaki normal eğrinin yüksekliğini verir. Bu bir olasılık değil, o noktadaki eğrinin değeridir—çoğunlukla istatistiksel modellemede veya olasılık kuramında kullanışlıdır.

Hangi seçeneği ne zaman kullanacağınızı bilmek, işlevin çıktısını doğru yorumlamanıza yardımcı olacaktır. Sırada, her iki seçeneği de pratik örneklerle görelim.

Excel NORM.DIST() Örnekleri

Bu fikirleri pekiştirmek için iki pratik senaryo üzerinden gidelim—biri kümülatif olasılığı, diğeri olasılık yoğunluğunu kullanacak.

1. NORM.DIST() ile kümülatif olasılığı bulma

Önceki örneğimizi hatırlayın. Tekrar pratik yapmakta fayda var. Test puanlarının ortalaması 75 ve standart sapması 8 olan normal bir dağılım varsayımıyla, bir test puanının 85’ten küçük veya 85’e eşit olma olasılığını bilmek istediğinizi düşünün:

=NORM.DIST(85, 75, 8, TRUE)

Excel NORM.DIST() function with TRUE

Excel yaklaşık 0,894 değerini döndürecektir; bu da öğrencilerin yaklaşık %89,4’ünün 85 veya daha düşük puan aldığını gösterir. Bu, belirli bir puanın verileriniz içinde ne kadar yaygın olduğunu ölçmenin basit bir yoludur.

2. NORM.DIST() ile olasılık yoğunluğunu elde etme

Peki ya kümülatif olasılık yerine, belirli bir değerde eğrinin yüksekliğiyle ilgileniyorsanız? Bu durumda, cumulative değerini FALSE yapın:

=NORM.DIST(85, 75, 8, FALSE)

Excel NORM.DIST() function with FALSE

Bu, 85 noktasındaki olasılık yoğunluğunu verir. Bunun bir olasılık değil, o noktadaki normal eğrinin değeri olduğunu unutmayın.

Artık NORM.DIST()’in, belirli bir değer için kümülatif olasılığı bulmak veya o değerdeki eğri yüksekliğini bulmak için kullanılabileceğini biliyorsunuz. Bu fikirleri bir araya getiren son bir tabloyu göstereyim. 

Aşağıdaki tablo, kümülatif ve olasılık yoğunluğu modları arasında geçiş yaptığınızda NORM.DIST()’in nasıl davrandığını gösterir. Girdilerin çıktıyı nasıl etkilediğini ve her sonucun size aslında ne söylediğini göreceksiniz.

Excel NORM.DIST() table with cumulative values and probability density values

Excel NORM.DIST() için Yaygın Sorunlar ve İpuçları

NORM.DIST()’i gerçek verilere uygulamaya başladığınızda, birkaç yaygın tuzağın farkında olmak faydalıdır:

  • Standart sapma pozitif olmalıdır. Standart sapma için sıfır veya negatif bir sayı girmek hatayla sonuçlanır.

  • Ortalama ve standart sapma esnekliği. Ortalama herhangi bir reel sayı olabilirken, standart sapma her zaman pozitif olmalıdır—asla sıfır veya negatif olamaz.

  • Tersine mi gidiyorsunuz? Belirli bir olasılığa karşılık gelen değeri bulmanız gerekiyorsa (belirli bir değer için olasılık yerine), bunun yerine NORM.INV() kullanın.

Bu ipuçlarını aklınızda tutarak en sık yapılan hatalardan kaçınır ve hesaplamalarınızı daha sorunsuz hale getirirsiniz. Sırada, daha sezgisel bir anlayış için NORM.DIST()’in çan eğrisi üzerinde nasıl çalıştığını görselleştirelim.

Excel NORM.DIST()'te Görsel Örnek

Formülleri iş başında gördüğünüze göre, perde arkasında neler olduğuna görsel olarak bakmak faydalı olur. Bu görsele göz atın:

Bir tabloyu doğrudan Excel çalışma sayfanıza girin. Yeni bir sayfada veya tablonun altında, üç sütun oluşturun:

  • x olarak etiketlenmiş bir sütun. Örneğimde değerleri 60’tan 90’a 1’er adım olacak şekilde yaptım.

  • Kümülatif değerler için bir sütun: =NORM.DIST(x_cell,75,8,TRUE)

  • Bir de Olasılık Yoğunluğu değerleri için: =NORM.DIST(x_cell,75,8,FALSE)

Ardından grafiği oluşturun:

  • x, Kümülatif ve Olasılık Yoğunluğu sütunlarını vurgulayın.
  • Ekle Sekmesi > Grafikler > Çizgi Grafiği veya Yumuşak Çizgili Saçılım seçeneğine gidin.

Visualizations with Excel NORM.DIST()

Bu çan eğrisinde, x’e kadar eğrinin altındaki taralı alan cumulative = TRUE kullandığınızda elde ettiğiniz kümülatif olasılığı temsil eder. Öte yandan, x noktasındaki eğri yüksekliği cumulative = FALSE olduğunda elde ettiğiniz olasılık yoğunluğunu gösterir.

Excel’de İlgili İşlevler

NORM.DIST() üzerinde pratik yaptık, ancak ilgili araçlara da ihtiyaç duyabilirsiniz:

  • NORM.INV(): Belirli bir kümülatif olasılık için değeri döndürür (NORM.DIST()’in tersi).

  • NORM.S.DIST(): Standart normal dağılımı (ortalama 0, standart sapma 1) kullanarak olasılıkları hesaplar.

  • NORM.S.INV(): Belirli bir olasılık için standart normal dağılımda değeri döndürür.

Bu işlevler, standartlaştırılmış verilerle çalışırken veya olasılıklar ile değerler arasında gidip gelirken özellikle kullanışlıdır. Daha karmaşık istatistiksel görevlerle uğraşıyorsanız, bu ilgili seçenekleri keşfetmeyi düşünün.

Sonuç

NORM.DIST()’in normal dağılım içeren her türlü veri analizinde nasıl yer aldığını artık gördünüz. İster bir değerin belirli bir eşiğin altına düşme olasılığını hesaplayın, ister dağılımın şeklini analiz edin, bu işlev çalışmanızı daha hassas hale getirir.

Bir sonraki adım olarak, becerilerinizi geliştirmeye devam etmek için Data Analysis in Excel kursumuzu alın. 

Josef Waples

Yazar

Josef Waples

Bilimsel dergilerde yayımlanan araştırma makalelerine katkıları olan bir veri bilimi yazarı ve editörüyüm. Özellikle lineer cebir, istatistik, R ve benzeri konularla ilgileniyorum. Aynı zamanda epey satranç da oynarım! 

Konular

İlgili