Случайное число по нормальному закону в excel

У нас есть последовательность чисел, состоящая из практически независимых элементов, которые подчиняются заданному распределению. Как правило, равномерному распределению.

Сгенерировать случайные числа в Excel можно разными путями и способами. Рассмотрим только лучше из них.

Функция случайного числа в Excel

  1. Функция СЛЧИС возвращает случайное равномерно распределенное вещественное число. Оно будет меньше 1, больше или равно 0.
  2. Функция СЛУЧМЕЖДУ возвращает случайное целое число.

Рассмотрим их использование на примерах.

Выборка случайных чисел с помощью СЛЧИС

Данная функция аргументов не требует (СЛЧИС()).

Чтобы сгенерировать случайное вещественное число в диапазоне от 1 до 5, например, применяем следующую формулу: =СЛЧИС()*(5-1)+1.

СЛЧИС.

Возвращаемое случайное число распределено равномерно на интервале [1,10].

При каждом вычислении листа или при изменении значения в любой ячейке листа возвращается новое случайное число. Если нужно сохранить сгенерированную совокупность, можно заменить формулу на ее значение.

  1. Щелкаем по ячейке со случайным числом.
  2. В строке формул выделяем формулу.
  3. Нажимаем F9. И ВВОД.

Проверим равномерность распределения случайных чисел из первой выборки с помощью гистограммы распределения.

  1. Сформируем «карманы». Диапазоны, в пределах которых будут находиться значения. Первый такой диапазон – 0-0,1. Для следующих – формула =C2+$C$2.
  2. Карманы.

  3. Определим частоту для случайных чисел в каждом диапазоне. Используем формулу массива {=ЧАСТОТА(A2:A201;C2:C11)}.
  4. ЧАСТОТА.

  5. Сформируем диапазоны с помощью знака «сцепления» (=»[0,0-«&C2&»]»).
  6. Диапазоны.

  7. Строим гистограмму распределения 200 значений, полученных с помощью функции СЛЧИС ().

Гистограмма.

Диапазон вертикальных значений – частота. Горизонтальных – «карманы».



Функция СЛУЧМЕЖДУ

Синтаксис функции СЛУЧМЕЖДУ – (нижняя граница; верхняя граница). Первый аргумент должен быть меньше второго. В противном случае функция выдаст ошибку. Предполагается, что границы – целые числа. Дробную часть формула отбрасывает.

Пример использования функции:

СЛУЧМЕЖДУ.

Случайные числа с точностью 0,1 и 0,01:

Случайные числа.

Как сделать генератор случайных чисел в Excel

Сделаем генератор случайных чисел с генерацией значения из определенного диапазона. Используем формулу вида: =ИНДЕКС(A1:A10;ЦЕЛОЕ(СЛЧИС()*10)+1).

ИНДЕКС.

Сделаем генератор случайных чисел в диапазоне от 0 до 100 с шагом 10.

Генератор.

Из списка текстовых значений нужно выбрать 2 случайных. С помощью функции СЛЧИС сопоставим текстовые значения в диапазоне А1:А7 со случайными числами.

Список.

Воспользуемся функцией ИНДЕКС для выбора двух случайных текстовых значений из исходного списка.

ИНДЕКС.

Чтобы выбрать одно случайное значение из списка, применим такую формулу: =ИНДЕКС(A1:A7;СЛУЧМЕЖДУ(1;СЧЁТЗ(A1:A7))).

Одно случайное значение.

Генератор случайных чисел нормального распределения

Функции СЛЧИС и СЛУЧМЕЖДУ выдают случайные числа с единым распределением. Любое значение с одинаковой долей вероятности может попасть в нижнюю границу запрашиваемого диапазона и в верхнюю. Получается огромный разброс от целевого значения.

Нормальное распределение подразумевает близкое положение большей части сгенерированных чисел к целевому. Подкорректируем формулу СЛУЧМЕЖДУ и создадим массив данных с нормальным распределением.

Себестоимость товара Х – 100 рублей. Вся произведенная партия подчиняется нормальному распределению. Случайная переменная тоже подчиняется нормальному распределению вероятностей.

При таких условиях среднее значение диапазона – 100 рублей. Сгенерируем массив и построим график с нормальным распределением при стандартном отклонении 1,5 рубля.

Используем функцию: =НОРМОБР(СЛЧИС();100;1,5).

НОРМОБР.

Программа Excel посчитала, какие значения находятся в диапазоне вероятностей. Так как вероятность производства товара с себестоимостью 100 рублей максимальная, формула показывает значения близкие к 100 чаще, чем остальные.

Перейдем к построению графика. Сначала нужно составить таблицу с категориями. Для этого разобьем массив на периоды:

  1. Определим минимальное и максимальное значение в диапазоне с помощью функций МИН и МАКС.
  2. Укажем величину каждого периода либо шаг. В нашем примере – 1.
  3. Количество категорий – 10.
  4. Таблица.

  5. Нижняя граница таблицы с категориями – округленное вниз ближайшее кратное число. В ячейку Н1 вводим формулу =ОКРВНИЗ(E1;E5).
  6. В ячейке Н2 и последующих формула будет выглядеть следующим образом: =ЕСЛИ(G2;H1+$E$5;»»). То есть каждое последующее значение будет увеличено на величину шага.
  7. ЕСЛИ.

  8. Посчитаем количество переменных в заданном промежутке. Используем функцию ЧАСТОТА. Формула будет выглядеть так:

Формула.

На основе полученных данных сможем сформировать диаграмму с нормальным распределением. Ось значений – число переменных в промежутке, ось категорий – периоды.

График.

График с нормальным распределением готов. Как и должно быть, по форме он напоминает колокол.

Сделать то же самое можно гораздо проще. С помощью пакета «Анализ данных». Выбираем «Генерацию случайных чисел».

Анализ данных.

О том как подключить стандартную настройку «Анализ данных» читайте здесь.

Заполняем параметры для генерации. Распределение – «нормальное».

Параметры.

Жмем ОК. Получаем набор случайных чисел. Снова вызываем инструмент «Анализ данных». Выбираем «Гистограмма». Настраиваем параметры. Обязательно ставим галочку «Вывод графика».

Вывод графика.

Получаем результат:

Скачать генератор случайных чисел в Excel

Пример.

График с нормальным распределением в Excel построен.


Рассмотрим Нормальное распределение. С помощью функции

MS EXCEL

НОРМ.РАСП()

построим графики функции распределения и плотности вероятности. Сгенерируем массив случайных чисел, распределенных по нормальному закону, произведем оценку параметров распределения, среднего значения и стандартного отклонения

.


Нормальное распределение

(также называется распределением Гаусса) является самым важным как в теории, так в приложениях системы контроля качества. Важность значения

Нормального распределения

(англ.

Normal

distribution

)

во многих областях науки вытекает из

Центральной предельной теоремы

теории вероятностей.


Определение

: Случайная величина

x

распределена по

нормальному закону

, если она имеет

плотность распределения

:


СОВЕТ

: Подробнее о

Функции распределения

и

Плотности вероятности

см. статью

Функция распределения и плотность вероятности в MS EXCEL

.


Нормальное распределение

зависит от двух параметров: μ

(мю)

— является

математическим ожиданием (средним значением случайной величины)

, и σ (

сигма)

— является

стандартным отклонением

(среднеквадратичным отклонением). Параметр μ определяет положение центра

плотности вероятности

нормального распределения

, а σ — разброс относительно центра (среднего).


Примечание

: О влиянии параметров μ и σ на форму распределения изложено в статье про

Гауссову кривую

, а в

файле примера на листе Влияние параметров

можно с помощью

элементов управления Счетчик

понаблюдать за изменением формы кривой.

Нормальное распределение в MS EXCEL

В MS EXCEL, начиная с версии 2010, для

Нормального распределения

имеется функция

НОРМ.РАСП()

, английское название — NORM.DIST(), которая позволяет вычислить

плотность вероятности

(см. формулу выше) и

интегральную функцию распределения

(вероятность, что случайная величина X, распределенная по

нормальному закону

, примет значение меньше или равное x). Вычисления в последнем случае производятся по следующей формуле:

Вышеуказанное распределение имеет обозначение

N

(μ; σ).

Так же часто используют обозначение через

дисперсию

N

(μ; σ

2

).


Примечание

: До MS EXCEL 2010 в EXCEL была только функция

НОРМРАСП()

, которая также позволяет вычислить функцию распределения и плотность вероятности.

НОРМРАСП()

оставлена в MS EXCEL 2010 для совместимости.

Стандартное нормальное распределение


Стандартным нормальным распределением

называется

нормальное распределение

с

математическим ожиданием

μ=0 и

дисперсией

σ=1. Вышеуказанное распределение имеет обозначение

N

(0;1).


Примечание

: В литературе для случайной величины, распределенной по

стандартному

нормальному закону,

закреплено специальное обозначение z.

Любое

нормальное распределение

можно преобразовать в стандартное через замену переменной

z

=(

x

-μ)/σ

. Этот процесс преобразования называется

стандартизацией

.


Примечание

: В MS EXCEL имеется функция

НОРМАЛИЗАЦИЯ()

, которая выполняет вышеуказанное преобразование. Хотя в MS EXCEL это преобразование называется почему-то

нормализацией

. Формулы

=(x-μ)/σ

и

=НОРМАЛИЗАЦИЯ(х;μ;σ)

вернут одинаковый результат.

В MS EXCEL 2010 для

стандартного нормального распределения

имеется специальная функция

НОРМ.СТ.РАСП()

и ее устаревший вариант

НОРМСТРАСП()

, выполняющий аналогичные вычисления.

Продемонстрируем, как в MS EXCEL осуществляется процесс стандартизации

нормального распределения

N

(1,5; 2).

Для этого вычислим вероятность, что случайная величина, распределенная по

нормальному закону

N(1,5; 2)

, меньше или равна 2,5. Формула выглядит так:

=НОРМ.РАСП(2,5; 1,5; 2; ИСТИНА)

=0,691462. Сделав замену переменной

z

=(2,5-1,5)/2=0,5

, запишем формулу для вычисления

Стандартного нормального распределения:

=НОРМ.СТ.РАСП(0,5; ИСТИНА)

=0,691462.

Естественно, обе формулы дают одинаковые результаты (см.

файл примера лист Пример

).

Обратите внимание, что

стандартизация

относится только к

интегральной функции распределения

(аргумент

интегральная

равен ИСТИНА), а не к

плотности вероятности

.


Примечание

: В литературе для функции, вычисляющей вероятности случайной величины, распределенной по

стандартному

нормальному закону,

закреплено специальное обозначение Ф(z). В MS EXCEL эта функция вычисляется по формуле

=НОРМ.СТ.РАСП(z;ИСТИНА)

. Вычисления производятся по формуле

В силу четности функции

плотности стандартного нормального

распределения f(x), а именно f(x)=f(-х), функция

стандартного нормального распределения

обладает свойством Ф(-x)=1-Ф(x).

Обратные функции

Функция

НОРМ.СТ.РАСП(x;ИСТИНА)

вычисляет вероятность P, что случайная величина Х примет значение меньше или равное х. Но часто требуется провести обратное вычисление: зная вероятность P, требуется вычислить значение х. Вычисленное значение х называется

квантилем

стандартного

нормального распределения

.

В MS EXCEL для вычисления

квантилей

используют функцию

НОРМ.СТ.ОБР()

и

НОРМ.ОБР()

.

Графики функций

В

файле примера

приведены

графики плотности распределения

вероятности и

интегральной функции распределения

.

Как известно, около 68% значений, выбранных из совокупности, имеющей

нормальное распределение

, находятся в пределах 1 стандартного отклонения (σ) от μ(среднего или математического ожидания); около 95% — в пределах 2-х σ, а в пределах 3-х σ находятся уже 99% значений. Убедиться в этом для

стандартного нормального распределения

можно записав формулу:

=

НОРМ.СТ.РАСП(1;ИСТИНА)-НОРМ.СТ.РАСП(-1;ИСТИНА)

которая вернет значение 68,2689% — именно такой процент значений находятся в пределах +/-1 стандартного отклонения от

среднего

(см.

лист График в файле примера

).

В силу четности функции

плотности стандартного нормального

распределения:

f

(

x

)=

f

(-х)

, функция

стандартного нормального распределения

обладает свойством F(-x)=1-F(x). Поэтому, вышеуказанную формулу можно упростить:

=

2*НОРМ.СТ.РАСП(1;ИСТИНА)-1

Для произвольной

функции нормального распределения

N(μ; σ) аналогичные вычисления нужно производить по формуле:

=2* НОРМ.РАСП(μ+1*σ;μ;σ;ИСТИНА)-1

Вышеуказанные расчеты вероятности требуются для

построения доверительных интервалов

.


Примечание

: Для построения

функции распределения

и

плотности вероятности

можно использовать диаграмму типа

График

или

Точечная

(со сглаженными линиями и без точек). Подробнее о построении

диаграмм

читайте статью

Основные типы диаграмм

.


Примечание

: Для удобства написания формул в

файле примера

созданы

Имена

для параметров распределения: μ и σ.

Генерация случайных чисел

С помощью надстройки

Пакет анализа

можно сгенерировать случайные числа, распределенные по

нормальному закону

.


СОВЕТ

: О надстройке

Пакет анализа

можно прочитать в статье

Надстройка Пакет анализа MS EXCEL

.

Сгенерируем 3 массива по 100 чисел с различными μ и σ. Для этого в окне

Генерация

случайных чисел

установим следующие значения для каждой пары параметров:


Примечание

: Если установить опцию

Случайное рассеивание

(

Random Seed

), то можно выбрать определенный случайный набор сгенерированных чисел. Например, установив эту опцию равной 25, можно сгенерировать на разных компьютерах одни и те же наборы случайных чисел (если, конечно, другие параметры распределения совпадают). Значение опции может принимать целые значения от 1 до 32 767. Название опции

Случайное рассеивание

может запутать. Лучше было бы ее перевести как

Номер набора со случайными числами

.

В итоге будем иметь 3 столбца чисел, на основании которых можно, оценить параметры распределения, из которого была произведена выборка: μ и σ

.

Оценку для μ можно сделать с использованием функции

СРЗНАЧ()

, а для σ – с использованием функции

СТАНДОТКЛОН.В()

, см.

файл примера лист Генерация

.


Примечание

: Для генерирования массива чисел, распределенных по

нормальному закону

, можно использовать формулу

=НОРМ.ОБР(СЛЧИС();μ;σ)

. Функция

СЛЧИС()

генерирует

непрерывное равномерное распределение

от 0 до 1, что как раз соответствует диапазону изменения вероятности (см.

файл примера лист Генерация

).

Задачи


Задача1

. Компания изготавливает нейлоновые нити со средней прочностью 41 МПа и стандартным отклонением 2 МПа. Потребитель хочет приобрести нити с прочностью не менее 36 МПа. Рассчитайте вероятность, что партии нити, изготовленные компанией для потребителя, будут соответствовать требованиям или превышать их.

Решение1

: =

1-НОРМ.РАСП(36;41;2;ИСТИНА)


Задача2

. Предприятие изготавливает трубы, средний внешний диаметр которых равен 20,20 мм, а стандартное отклонение равно 0,25мм. Согласно техническим условиям, трубы признаются годными, если диаметр находится в пределах 20,00+/- 0,40 мм. Какая доля изготовленных труб соответствует ТУ?

Решение2

: =

НОРМ.РАСП(20,00+0,40;20,20;0,25;ИСТИНА)- НОРМ.РАСП(20,00-0,40;20,20;0,25)

На рисунке ниже, выделена область значений диаметров, которая удовлетворяет требованиям спецификации.

Решение приведено в

файле примера лист Задачи

.


Задача3

. Предприятие изготавливает трубы, средний внешний диаметр которых равен 20,20 мм, а стандартное отклонение равно 0,25мм. Внешний диаметр не должен превышать определенное значение (предполагается, что нижняя граница не важна). Какую верхнюю границу в технических условиях необходимо установить, чтобы ей соответствовало 97,5% всех изготавливаемых изделий?

Решение3

: =

НОРМ.ОБР(0,975; 20,20; 0,25)

=20,6899 или =

НОРМ.СТ.ОБР(0,975)*0,25+20,2

(произведена «дестандартизация», см. выше)


Задача 4

. Нахождение параметров

нормального распределения

по значениям 2-х

квантилей

(или

процентилей

). Предположим, известно, что случайная величина имеет нормальное распределение, но не известны его параметры, а только 2-я

процентиля

(например, 0,5-

процентиль

, т.е. медиана и 0,95-я

процентиль

). Т.к. известна

медиана

, то мы знаем

среднее

, т.е. μ. Чтобы найти

стандартное отклонение

нужно использовать

Поиск решения

. Решение приведено в

файле примера лист Задачи

.


Примечание

: До MS EXCEL 2010 в EXCEL были функции

НОРМОБР()

и

НОРМСТОБР()

, которые эквивалентны

НОРМ.ОБР()

и

НОРМ.СТ.ОБР()

.

НОРМОБР()

и

НОРМСТОБР()

оставлены в MS EXCEL 2010 и выше только для совместимости.

Линейные комбинации нормально распределенных случайных величин

Известно, что линейная комбинация нормально распределённых случайных величин

x

(

i

)

с параметрами μ

(

i

)

и σ

(

i

)

также распределена нормально. Например, если случайная величина Y=x(1)+x(2), то Y будет иметь распределение с параметрами μ

(1)+ μ(2)

и

КОРЕНЬ(σ(1)^2+ σ(2)^2).

Убедимся в этом с помощью MS EXCEL.

С помощью надстройки

Пакет анализа

сгенерируем 2 массива по 100 чисел с различными μ и σ.

Теперь сформируем массив, каждый элемент которого является суммой 2-х значений, взятых из каждого массива.

С помощью функций

СРЗНАЧ()

и

СТАНДОТКЛОН.В()

вычислим

среднее

и

дисперсию

получившейся

выборки

и сравним их с расчетными.

Кроме того, построим

График проверки распределения на нормальность

(

Normal

Probability

Plot

), чтобы убедиться, что наш массив соответствует выборке из

нормального распределения

.

Прямая линия, аппроксимирующая полученный график, имеет уравнение y=ax+b. Наклон кривой (параметр а) может служить оценкой

стандартного отклонения

, а пересечение с осью y (параметр b) –

среднего

значения.

Для сравнения сгенерируем массив напрямую из распределения

N

(μ(1)+ μ(2); КОРЕНЬ(σ(1)^2+ σ(2)^2)

).

Как видно на рисунке ниже, обе аппроксимирующие кривые достаточно близки.

В качестве примера можно провести следующую задачу.


Задача

. Завод изготавливает болты и гайки, которые упаковываются в ящики парами. Пусть известно, что вес каждого из изделий является нормальной случайной величиной. Для болтов средний вес составляет 50г, стандартное отклонение 1,5г, а для гаек 20г и 1,2г. В ящик фасуется 100 пар болтов и гаек. Вычислить какой процент ящиков будет тяжелее 7,2 кг.

Решение

. Сначала переформулируем вопрос задачи: Вычислить какой процент пар болт-гайка будет тяжелее 7,2кг/100=72г. Учитывая, что вес пары представляет собой случайную величину = Вес(болта) + Вес(гайки) со средним весом (50+20)г, и

стандартным отклонением

=КОРЕНЬ(СУММКВ(1,5;1,2))

, запишем решение =

1-НОРМ.РАСП(72; 50+20; КОРЕНЬ(СУММКВ(1,5;1,2));ИСТИНА)

Ответ

: 15% (см.

файл примера лист Линейн.комбинация

)

Аппроксимация Биномиального распределения Нормальным распределением

Если параметры

Биномиального распределения

B(n;p) находятся в пределах 0,1<=p<=0,9 и n*p>10, то

Биномиальное распределение

можно аппроксимировать

Нормальным распределением

.

При значениях

λ

>15

,

Распределение Пуассона

хорошо аппроксимируется

Нормальным распределением

с параметрами: μ



, σ

2

=

λ

.

Подробнее о связи этих распределений, можно прочитать в статье

Взаимосвязь некоторых распределений друг с другом в MS EXCEL

. Там же приведены примеры аппроксимации, и пояснены условия, когда она возможна и с какой точностью.


СОВЕТ

: О других распределениях MS EXCEL можно прочитать в статье

Распределения случайной величины в MS EXCEL

.


To generate a normal distribution in Excel, you can use the following formula:

=NORMINV(RAND(), MEAN, STANDARD_DEVIATION)

You can then copy this formula down to as many cells in Excel as you’d like, depending on how large you’d like the dataset to be.

The following step-by-step example shows how to use this formula to generate a normal distribution in Excel.

Step 1: Choose a Mean & Standard Deviation

First, let’s choose a mean and a standard deviation that we’d like for our normal distribution.

For simplicity, we’ll choose 0 for the mean and 1 for the standard deviation:

Step 2: Generate a Normally Distributed Random Variable

Next, we’ll use the following formula to generate a single normally distributed random variable:

=NORMINV(RAND(), $B$1, $B$2)

The following screenshot shows how to do so:

Step 3: Choose a Sample Size for the Normal Distribution

Next, we can simply copy and paste this formula down to as many cells as we’d like.

For example, we may copy and paste this formula to a total of 20 cells:

The end result is a normally distributed dataset with a mean of 0, standard deviation of 1, and sample size of 20.

Note: You can quickly generate a brand new dataset that follows a normal distribution by simply double clicking on any cell and pressing Enter.

Additional Resources

Online Normal Distribution Dataset Generator
How to Perform a Normality Test in Excel
How to Make a Bell Curve in Excel

В данной статье мы рассмотрим особенности алгоритма генератора случайных чисел в Excel, и на примерах рассмотрим, как использовать функции СЛЧИС и СЛУЧМЕЖДУ в Excel для генерации случайных чисел, случайных чисел с заданным количеством знаков после запятой, дат и времени.

  1. Генератор случайных чисел с использованием функции СЛЧИС
    • Генератор случайных чисел от нуля до заданной верхней границы диапазона
    • Генератор случайных чисел в диапазоне
    • Генератор случайных целых чисел в Excel
  2. Генератор случайных целых чисел в диапазоне с помощью функции СЛУЧМЕЖДУ
    • Создание случайных чисел с заданным количеством знаков после запятой
  3. Генератор случайных дат в Excel
  4. Генератор случайного времени в Excel
  5. Генератор случайных букв в Excel
  6. Как предотвратить повторное вычисление СЛЧИС и СЛУЧМЕЖДУ
  7. Генератор случайных чисел с помощью Анализа данных
    • Пример генерации случайных чисел с нормальным распределением

Генератор случайных чисел с использованием функции СЛЧИС

Функция СЛЧИС является одной из двух функций, специально предназначенных для генерации случайных чисел в Excel. Данная функция возвращает случайное десятичное число (действительное число) между 0 и 1.

СЛЧИС() является энергозависимой функцией, что означает, что при каждом вычислении рабочего листа создается новое случайное число. И это происходит каждый раз, когда вы выполняете какое-либо действие на листе, например, обновляете формулу (не обязательно формулу СЛЧИС, любую другую формулу на листе), редактируете ячейку или вводите новые данные.

Функция СЛЧИС доступна во всех версиях: Excel 2016, Excel 2013, Excel 2010, Excel 2007, Excel 2003.

Поскольку функция Excel СЛЧИС не имеет аргументов, вы просто вводите =СЛЧИС() в ячейке и затем копируете формулу на столько ячеек, сколько хотите:

1-generator-sluchainykh-chisel-v-excel

Генератор случайных чисел в Excel – Генерация случайных чисел

А теперь давайте сделаем еще один шаг и напишем несколько формул СЛЧИС для генерации случайных чисел в соответствии с определенными условиями.

Генератор случайных чисел от нуля до заданной верхней границы диапазона

Чтобы сделать генератор случайных чисел от нуля до любого значения N, вы несколько раз выполняете функцию СЛЧИС с помощью N:

=СЛЧИС()*N

Например, для создания последовательности случайных чисел, больших или равных 0, но менее 50, используйте следующую формулу:

=СЛЧИС()*50

Примечание. Значение верхней границы никогда не включается в возвращаемую случайную последовательность. Например, если вы хотите получить случайные числа от 0 до 10, включая 10, правильная формула =СЛЧИС()*11.

Генератор случайных чисел в диапазоне

Чтобы создать случайное число в диапазоне, т.е. случайное число между любыми двумя указанными вами числами, используйте следующую формулу СЛЧИС:

= СЛЧИС() * (B — A) + A

Где A – это нижнее значение границы (наименьшее число), а B – верхнее значение границы (наибольшее число).

Например, чтобы сделать генератор случайных чисел от 10 до 50, вы можете использовать следующую формулу:

= СЛЧИС()*(50-10)+10

Примечание. Эта формула генерации случайных чисел никогда не вернет число, равное наибольшему числу указанного диапазона (значение B).

Генератор случайных целых чисел в Excel

Чтобы функция Excel СЛЧИС создавала случайные целые числа, возьмите одну из вышеупомянутых формул и заверните ее в функцию ЦЕЛОЕ.

Чтобы сделать генератор случайных целых чисел от 0 до 50:

= ЦЕЛОЕ(СЛЧИС()*50)

Чтобы генерировать случайные целые числа от 10 до 50:

= ЦЕЛОЕ (СЛЧИС()*(50-10)+10)

2-generator-sluchainykh-chisel-v-excel

Генератор случайных чисел в Excel – Генерация случайных целых чисел

Генератор случайных чисел в Excel в диапазоне с помощью функции СЛУЧМЕЖДУ

СЛУЧМЕЖДУ – это еще одна функция в Excel для создания генератора случайных чисел.. Она возвращает случайные целые числа в указанном диапазоне:

СЛУЧМЕЖДУ (нижняя граница; верхняя граница)

Очевидно, что нижняя граница – это наименьшее число, а верхняя граница – наибольшее число в диапазоне случайных чисел, которые вы хотите получить.

Подобно СЛЧИС, СЛУЧМЕЖДУ в Excel является изменчивой функцией, и она также возвращает новое случайное целое число каждый раз, когда ваша таблица пересчитывается или изменяется.

Например, того чтобы сделать генератор случайных целых чисел от 10 до 50 (включая 10 и 50) используйте следующую формулу СЛУЧМЕЖДУ:

= СЛУЧМЕЖДУ(10; 50)

3-generator-sluchainykh-chisel-v-excel

Генератор случайных чисел в Excel – Генерация случайных чисел в заданном диапазоне

Функция СЛУЧМЕЖДУ в Excel может создавать как положительные, так и отрицательные числа случайные числа. Например, чтобы получить список случайных чисел от -10 до 10, введите следующую формулу на листе:

=СЛУЧМЕЖДУ(-10;10)

Функция СЛУЧМЕЖДУ доступна в следующих версиях: Excel 2016, Excel 2013, Excel 2010 и Excel 2007.

В более ранней версии Excel 2003, вы можете использовать формулу СЛЧИС, рассмотренную выше.

Далее в этой статье вы найдете еще несколько примеров формул, демонстрирующих, как использовать функцию СЛУЧМЕЖДУ для создания генератора случайных чисел, отличных от целых.

Создание случайных чисел с заданным количеством знаков после запятой

Хотя функция СЛУЧМЕЖДУ в Excel была предназначена для генерации случайных целых чисел, вы можете использовать ее для генерации случайных десятичных чисел с таким количеством десятичных знаков, сколько хотите.

Например, чтобы получить список чисел с одним десятичным знаком, вы умножаете нижнее и верхнее значения на 10, а затем делите возвращаемое значение на 10:

= СЛУЧМЕЖДУ(нижняя граница*10; верхняя граница*10)/10

Например, чтобы получить список чисел с одним десятичным знаком, вы умножаете нижнее и верхнее значения на 10, а затем делите возвращаемое значение на 10:

Следующая формула СЛУЧМЕЖДУ возвращает случайные десятичные числа от 1 до 50:

= СЛУЧМЕЖДУ(1*10;50*10)/10

4-generator-sluchainykh-chisel-v-excel

Генератор случайных чисел в Excel – Генерация случайных чисел с одним знаком после запятой

Аналогичным образом, чтобы сделать генератор случайных чисел от 1 до 50 с двумя знаками после запятой, вы умножаете аргументы функции СЛУЧМЕЖДУ на 100, а затем делите результат на 100:

=СЛУЧМЕЖДУ(1*100; 50*100)/100

5-generator-sluchainykh-chisel-v-excel

Генератор случайных чисел в Excel – Генерация случайных чисел с двумя знаками после запятой

Генератор случайных дат в Excel

Чтобы вернуть список случайных дат между данными двумя датами, используйте функцию СЛУЧМЕЖДУ в сочетании с ДАТА:

=СЛУЧМЕЖДУ (ДАТА (дата начала); ДАТА (дата окончания))

Например, чтобы получить список дат между 1 сентября 2017 и 20 ноября 2017 включительно, введите следующую формулу на листе:

=СЛУЧМЕЖДУ(ДАТА(2017;9;1);ДАТА(2017;11;21))

Не забудьте применить формат даты к ячейке (ячейкам), и вы получите список случайных дат, подобных этому:

6-generator-sluchainykh-chisel-v-excel

Генератор случайных чисел в Excel – Генерация случайных дат

Генератор случайного времени в Excel

Во внутренней системе Excel времена хранятся как десятичные числа, и вы можете использовать стандартную функцию Excel СЛЧИС для вставки случайных действительных чисел, а затем просто применить формат времени к ячейкам:

7-generator-sluchainykh-chisel-v-excel

Генератор случайных чисел в Excel – Генерация случайного времени функцией СЛЧИС и применение к ней формата Время

Чтобы сделать генератор случайного времени в указанном диапазоне, требуется более конкретная формула. Рассмотрим подробнее.

Генератор случайного времени в указанном диапазоне

Чтобы вставить произвольное время между любыми двумя указанными вами временными интервалами, используйте функцию ВРЕМЯ в сочетании с Excel СЛЧИС:

= ВРЕМЯ (время начала) + СЛЧИС () * (ВРЕМЯ (время начала) — ВРЕМЯ (время окончания))

Например, чтобы вставить случайное время между 5:30 и 18:00, вы можете использовать одну из следующих формул:

=ВРЕМЯ(5;30;0)+СЛЧИС()*(ВРЕМЯ(18;0;0)-ВРЕМЯ(5;0;0))

8-generator-sluchainykh-chisel-v-excel

Генератор случайных чисел в Excel – Генерация случайного времени в заданном интервале

Генератор случайных букв в Excel

Чтобы вставить случайную букву, необходимо использовать комбинацию трех различных функций:

=СИМВОЛ(СЛУЧМЕЖДУ(КОДСИМВ(«A»);КОДСИМВ(«Z»)))

Где A — первый символ, а Z — последний символ в диапазоне букв, которые вы хотите включить (в алфавитном порядке).

Разберем функции, в приведенной выше формуле:

  • КОДСИМВ возвращает числовые коды ANSI для указанных букв.
  • СЛУЧМЕЖДУ принимает числа, возвращаемые функциями КОДСИМВ , как нижнее и верхнее значения диапазона.
  • СИМВОЛ преобразует случайные коды ANSI, возвращаемые СЛУЧМЕЖДУ, в соответствующие буквы.

 10-generator-sluchainykh-chisel-v-excel

Генератор случайных чисел в Excel – Генерация случайных букв

Так как коды ANSI отличаются для прописных и строчных букв, эта формула учитывает регистр.

Если кто-то наизусть знает Коды символов ANSI, ничто не мешает вам передавать коды непосредственно в функцию СЛУЧМЕЖДУ.

Например, чтобы получить произвольные прописные буквы между A (код ANSI 65) и Z (код ANSI 90), вы пишете:

=СИМВОЛ(СЛУЧМЕЖДУ (65;90))

Чтобы генерировать строчные буквы между а (код ANSI 97) в z (код ANSI 122), вы используете следующую формулу:

=СИМВОЛ(СЛУЧМЕЖДУ(97;122))

Чтобы вставить случайный специальный символ, например! «# $% & ‘() * +, -. /, используйте функцию СЛУЧМЕЖДУ с нижним параметром, установленным на 33 (код ANSI для«! »), а верхний параметр — 47 (код ANSI для« / »).

=СИМВОЛ(СЛУЧМЕЖДУ(33;47))

11-generator-sluchainykh-chisel-v-excel

Генератор случайных чисел в Excel – Генерация случайных символов

Как предотвратить повторное вычисление СЛЧИС и СЛУЧМЕЖДУ

Если вы хотите получить постоянный набор случайных чисел, дат или текстовых строк, которые не будут меняться каждый раз, то есть зафиксировать случайные числа, когда лист пересчитывается, используйте один из следующих способов:

  1. Чтобы остановить функции СЛЧИС или СЛУЧМЕЖДУ от пересчета в одной ячейке, выберите эту ячейку, переключитесь на панель формул и нажмите F9, чтобы заменить формулу на ее значение.
  2. Чтобы предотвратить функцию случайных чисел в Excel от автоматического обновления значений в нескольких ячейках, используйте функцию Вставить. Выберите все ячейки с формулой генерации случайных значений, нажмите Ctrl+C, чтобы скопировать их, затем щелкните правой кнопкой мыши выбранный диапазон и нажмите «Вставить специальные»—> «Значения».

9-generator-sluchainykh-chisel-v-excel

Генератор случайных чисел в Excel – Вставка значений

Генератор случайных чисел с помощью Анализа данных

С помощью пакета анализа данных вы, например, можете сгенерировать случайные числа нормального распределения или другого распределения. По умолчанию данный пакет не подключен, поэтому необходимо его загрузить. Как это сделать, описано в этой статье.

Пример генерации случайных чисел нормального распределения

Для того чтобы сгенерировать случайные числа нормального распределения, переходим во вкладку «ДАННЫЕ», в группе «Анализ» выбираем «Анализ данных».

12-generator-sluchainykh-chisel-v-excel

Генератор случайных чисел в Excel – Анализ данных

В открывшемся списке выбираем «Генерация случайных чисел» и нажимаем кнопку «ОК».

13-generator-sluchainykh-chisel-v-excel

Генератор случайных чисел в Excel – Генерация случайных чисел

В открывшемся окне в списке «Распределение» выбираем «Нормальное», вводим число переменных, число случайных чисел, среднее и отклонение, а также место, где вы хотите разместить сгенерированные случайные числа.

14-generator-sluchainykh-chisel-v-excel

Генератор случайных чисел в Excel – Генерация случайных чисел нормального распределения

После того, как все данные введены нажимаем кнопку «ОК», и в результате получаем сгенерированные случайные числа нормального распределения.

Ну вот на этом все. Теперь вы научились, как сделать генератор случайных чисел, чисел в диапазоне, чисел с заданным количеством знаков после запятой, случайных дат, случайного времени, а также случайных букв, а также, как сгенерировать случайные числа нормального распределения. Таким образом, владея данными знаниями, вы можете создать не только генератор случайных чисел в Excel, но и генератор паролей.

[ Генератор случайных чисел в Excel скачать ]

Время от времени у пользователей Excel появляется необходимость генерировать случайные числа для того, чтобы использовать их в формулах или же для других целей. Для этого в программе предусмотрен целый арсенал возможностей. Есть возможность сгенерировать случайные числа самыми различными способами. Мы же приведем только те, которые показали себя на практике самым лучшим образом.

Содержание

  1. Функция случайного числа в Excel
  2. Выборка случайных чисел с помощью СЛЧИС
  3. Функция СЛУЧМЕЖДУ
  4. Как сделать генератор случайных чисел в Excel
  5. Генератор случайных чисел нормального распределения

Функция случайного числа в Excel

Предположим, у нас есть набор данных, который должен содержать элементы, которые абсолютно не связаны друг с другом между собой. В идеале, чтобы они были сформированы по закону нормального распределения. Для этого нужно использовать функцию случайного числа. Есть две функции, с помощью которых можно достичь поставленной задачи: СЛЧИСЛ и СЛУЧМЕЖДУ. Давайте детально рассмотрим, как их можно использовать на практике.

Выборка случайных чисел с помощью СЛЧИС

Эта функция не предусматривает наличия каких-либо аргументов. Но несмотря на это она дает возможность настраивать диапазон значений, в рамках которых она должна генерировать случайное число. Например, чтобы получить его в рамках от единицы до пяти, нам необходимо использовать такую формулу: =СЛЧИС()*(5-1)+1.

Генератор случайных чисел в Excel в диапазоне

Если эту функцию распределить на другие ячейки с помощью маркера автозаполнения, то мы увидим, что распределение осуществляется равномерно.

В ходе каждого расчета случайного значения, если в любом месте листа изменить какую-угодно ячейку, числа будут автоматически сгенерированы заново. Поэтому сохраняться эта информация не будет. Чтобы сделать так, чтобы они остались, необходимо вручную написать это значение в числовом формате или же воспользовавшись этой инструкцией.

  1. Делаем клик по ячейке, содержащей случайное число.
  2. Делаем клик по строке формул, после чего выделяем ее.
  3. Нажимаем на кнопку F9 на клавиатуре.
  4. Заканчиваем эту последовательность действий нажатием клавиши Enter.

Проверим то, насколько равномерно распределены случайные числа. Для этого нам нужно воспользоваться гистограммой распределения. Чтобы ее сделать, выполняем следующие шаги:

  1. Создадим колонку с карманами, то есть, теми ячейками, в которых мы будем держать наши диапазоны. Первый такой – 0-0,1. Формируем следующие с помощью такой формулы: =C2+$C$2Генератор случайных чисел в Excel в диапазоне
  2. После этого нам надо определить, насколько часто встречаются случайные числа, относящиеся к каждому конкретному диапазону. Для этого мы можем использовать формулу массива {=ЧАСТОТА(A2:A201;C2:C11)}. Генератор случайных чисел в Excel в диапазоне
  3. Далее, с использованием знака «сцепления» делаем наши следующие диапазоны. Формула простая =»[0,0-«&C2&»]»Генератор случайных чисел в Excel в диапазоне
  4. Теперь мы делаем диаграмму, описывающую то, как распределяются эти 200 значений. Генератор случайных чисел в Excel в диапазоне

В описанном нами примере частота соответствует оси Y, а «карманы» – оси X.

Функция СЛУЧМЕЖДУ

Если говорить про функцию СЛУЧМЕЖДУ, то согласно ее синтаксису, у нее есть два аргумента: нижняя граница и верхняя граница. Важно, чтобы величина первого параметра была меньше, чем второго. Допускается, что границами могут быть целые числа, а дробные формулой не учитываются. Давайте посмотрим, как эта функция работает, на этом скриншоте.

Генератор случайных чисел в Excel в диапазоне

Видим, что точность можно регулировать с помощью деления. Можно получать случайные числа с любой разрядностью после запятой.

Генератор случайных чисел в Excel в диапазоне

Видим, что эта функция гораздо более органична и понятна для обычного человека, чем предыдущая. Поэтому в большинстве случаев можно использовать только ее.

Как сделать генератор случайных чисел в Excel

А теперь давайте сделаем небольшой генератор чисел, который будет получать значения, основываясь на определенном диапазоне данных. Для этого применяется формула =ИНДЕКС(A1:A10;ЦЕЛОЕ(СЛЧИС()*10)+1).  Генератор случайных чисел в Excel в диапазоне

Создадим генератор случайных чисел, которые будут создаваться от нуля до 10. С помощью этой формулы мы можем регулировать шаг, с которым они будут создаваться. Например, можно создать генератор, который будет создавать только значения, заканчивающиеся на ноль. Генератор случайных чисел в Excel в диапазоне

Или же такой вариант. Давайте предположим, что нам надо выделить два случайных значения из перечня текстовых ячеек. Генератор случайных чисел в Excel в диапазоне

А чтобы выбрать два случайных числа, необходимо применить функцию ИНДЕКСГенератор случайных чисел в Excel в диапазоне

Формула, с помощью которой мы это сделали, приведена на скриншоте выше. =ИНДЕКС(A1:A7;СЛУЧМЕЖДУ(1;СЧЁТЗ(A1:A7))) – с помощью этой формулы мы можем создать генератор для одного текстового значения. Видим, что мы спрятали вспомогательную колонку. Так можете сделать и вы. Генератор случайных чисел в Excel в диапазоне

Генератор случайных чисел нормального распределения

Проблема функций СЛЧИС и СЛУЧМЕЖДУ в том, что они формируют набор чисел, которые находятся очень далеко от целевого показателя. Вероятность того, что появится число, близкое к нижней границе, середине или верхней границе, одинаковая.

Нормальное распределение в статистике – это такой набор данных, в которых по мере большей отдаленности от центра на графике частота, с которой встречается значение в определенном коридоре, уменьшается. То есть, большая часть значений скапливается вокруг центрального. Давайте с помощью функции СЛУЧМЕЖДУ попробуем создать набор чисел, распределение которых относится к разряду нормального.

Итак, у нас есть товар, производство которого стоит 100 рублей. Следовательно, числа должны генерироваться приблизительно такие же. В этом случае средним значением должно быть 100 рублей. Создадим массив данных, и создадим график, в котором стандартное отклонение составит 1,5 рубля, а распределение значений – нормальное.

Для этого нужно использовать функцию =НОРМОБР(СЛЧИС();100;1,5). Далее программа автоматически меняет вероятности, исходя из того, что самый высокий шанс имеют числа, приближенные к сотне.

Теперь нам осталось лишь построить график стандартным способом, выбрав в качестве диапазона набор сгенерированных значений. В результате, мы видим, что распределение действительно является нормальным.

Генератор случайных чисел в Excel в диапазоне

Вот так все просто. Успехов.

Оцените качество статьи. Нам важно ваше мнение:

Содержание

  1. Создаём генератор случайных чисел с помощью функции СЛЧИС
  2. Генерация случайной величины, распределенной по равномерному закону
  3. Способ применения функции «СЛУЧМЕЖДУ( ; )»:
  4. Способ применения функции «СЛЧИС()»:
  5. Функция случайного числа в Excel
  6. Выборка случайных чисел с помощью СЛЧИС
  7. Функция СЛУЧМЕЖДУ
  8. Выбор рандом чисел в заданном диапазоне
  9. Дробные числа больше единицы
  10. Как сделать генератор чисел в экселе. Генератор случайных чисел в Excel
  11. Случайное число в определенном диапазоне. Функция
  12. Случайное число с определенным шагом
  13. Как применять рандом для проверки модели?
  14. Использование надстройки Analysis ToolPack
  15. Произвольное дискретное распределение
  16. Генератор случайных чисел нормального распределения
  17. Как предотвратить повторное вычисление СЛЧИС и СЛУЧМЕЖДУ

Создаём генератор случайных чисел с помощью функции СЛЧИС

С помощью функции СЛЧИС, мы имеем возможность генерировать любое случайное число в диапазоне от 0 до 1 и эта функция будет выглядеть так:

=СЛЧИС();

Если возникает необходимость, а она, скорее всего, возникает, использовать случайное число большого значения, вы просто можете умножить вашу функцию на любое число, к примеру 100, и получите:

=СЛЧИС()*100; А вот если вам не нравятся дробные числа или просто нужно использовать целые числа, тогда используйте такую комбинацию функций, это позволит вам отсечь значения после запятой или просто отбросить их:

=ОКРУГЛ((СЛЧИС()*100);0);

=ОТБР((СЛЧИС()*100);0) Когда возникает необходимость использовать генератор случайных чисел в каком-то определённом, конкретном диапазоне, согласно нашим условиям, к примеру, от 1 до 6 надо использовать следующую конструкцию (обязательно закрепите ячейки с помощью абсолютных ссылок):

=СЛЧИС()*(b-а)+а, где,

  • a – представляет нижнюю границу,
  • b – верхний предел

и полная формула будет выглядеть: =СЛЧИС()*(6-1)+1, а без дробных частей вам нужно написать: =ОТБР(СЛЧИС()*(6-1)+1;0)

Генерация случайной величины, распределенной по равномерному закону

Дискретное равномерное распределение – это такое распределение, для которого вероятность каждого из значений случайной величины одна и та же, то есть

Р(ч)=1/N,

где N – количество возможных значений случайной величины

Для получения случайной величины, распределенной по равномерному закону, в библиотеке Мастера функций табличного процессора в категории Математические есть специальная функция СЛЧИС(), которая генерирует случайные вещественные числа в диапазоне 0 -1. Функция не имеет параметров
Если необходимо сгенерировать случайные числа в другом диапазоне, то для этого нужно использовать формулу:

= СЛЧИС() * (b – a) +a, где

a – число, устанавливающее нижнюю границу диапазона;
b – число, устанавливающее верхнюю границу диапазона.
Например, для генерации чисел распределенных по равномерному закону в диапазоне 10 – 20, нужно в ячейку рабочего листа ввести формулу:

=СЛЧИС()*(20-10)+10.

Для генерации целых случайных чисел, равномерно распределенных в диапазоне между двумя заданными числами в библиотеке табличного процессора есть специальная функция СЛУЧМЕЖДУ. Функция имеет параметры:

СЛУЧМЕЖДУ(Нижн_гран; Верхн_гран), где

Нижн_гран – число, устанавливающее нижнюю границу диапазона;
Верхн_гран – число, устанавливающее верхнюю границу диапазона. Применение функций СЛЧИС и СЛУЧМЕЖДУ рассмотрим на примере.
Пример 1. Требуется создать массив из 10 чисел, распределенных равномерно в диапазоне 50 – 100.
Решение

1. Выделим диапазон, включающий десять ячеек рабочего листа, например B2:B11 (рис. 1).
2. На ленте
Формулы в группе Библиотека функций кликнем на пиктограмме Вставить функцию.
3. В открывшемся окне диалога
Мастер функций выберем категорию Математические, в списке функций – СЛЧИС, кликнем на ОК – появится окно диалога Аргументы функции.
4. Нажмем комбинацию клавиш <Ctrl> + <Shift> + <Enter> – в выделенном диапазоне будут помещены числа, распределенные по равномерному закону в диапазоне 0 – 1 (рис. 1).

Рис. 1.

5. Щелкнем указателем мыши в строке формул и изменим имеющуюся там формулу, приведя ее к виду: =СЛЧИС()*(100-50)+50.
6. Нажмем комбинацию клавиш <Ctrl> + <Shift> + <Enter> – в выделенном диапазоне будут размещены числа, распределенные по равномерному закону в диапазоне 50 – 100 (рис. 2).

Рис.2.

Способ применения функции «СЛУЧМЕЖДУ( ; )»:

  1. Установить курсор в ячейку, которой присваиваете значение;
  2. Выбрать функцию «СЛУЧМЕЖДУ( ; )»;
  3. В меню указать начальное и конечное число диапазона или ячейки, содержащие эти числа;
  4. Нажать «ОК»

    Наряду с функцией «СЛУЧМЕЖДУ» существует «СЛЧИС()», эта функция в отличие от «СЛУЧМЕЖДУ» выбирает случайное число из диапазона от 0 до 1. То есть присваивает ячейке случайное дробное число до единицы.

    Способ применения функции «СЛЧИС()»:

    1. Установить курсор в ячейку, которой присваиваете значение;
    2. Выбрать функцию «СЛЧИС()»;
    3. Нажать «ОК»

    У нас есть последовательность чисел, состоящая из практически независимых элементов, которые подчиняются заданному распределению. Как правило, равномерному распределению.

    Сгенерировать случайные числа в Excel можно разными путями и способами.

    1. Функция СЛЧИС возвращает случайное равномерно распределенное вещественное число. Оно будет меньше 1, больше или равно 0.
    2. Функция СЛУЧМЕЖДУ возвращает случайное целое число.

    Выборка случайных чисел с помощью СЛЧИС

    Данная функция аргументов не требует (СЛЧИС()).

    Чтобы сгенерировать случайное вещественное число в диапазоне от 1 до 5, например, применяем следующую формулу: =СЛЧИС()*(5-1)+1.

    Возвращаемое случайное число распределено равномерно на интервале .

    При каждом вычислении листа или при изменении значения в любой ячейке листа возвращается новое случайное число. Если нужно сохранить сгенерированную совокупность, можно заменить формулу на ее значение.

    1. Щелкаем по ячейке со случайным числом.
    2. В строке формул выделяем формулу.
    3. Нажимаем F9. И ВВОД.

    Проверим равномерность распределения случайных чисел из первой выборки с помощью гистограммы распределения.

    1. Сформируем «карманы». Диапазоны, в пределах которых будут находиться значения. Первый такой диапазон – 0-0,1. Для следующих – формула =C2+$C$2.
    2. Определим частоту для случайных чисел в каждом диапазоне. Используем формулу массива {=ЧАСТОТА(A2:A201;C2:C11)}.
    3. Сформируем диапазоны с помощью знака «сцепления» (=»»).
    4. Строим гистограмму распределения 200 значений, полученных с помощью функции СЛЧИС ().

    Диапазон вертикальных значений – частота. Горизонтальных – «карманы».

    Функция СЛУЧМЕЖДУ

    Синтаксис функции СЛУЧМЕЖДУ – (нижняя граница; верхняя граница). Первый аргумент должен быть меньше второго. В противном случае функция выдаст ошибку. Предполагается, что границы – целые числа. Дробную часть формула отбрасывает.

    Пример использования функции:

    Случайные числа с точностью 0,1 и 0,01:

    Выбор рандом чисел в заданном диапазоне

    Вы можете получить случайное целое число в нужном диапазоне. Для этого используем функцию =СЛУЧМЕЖДУ(мин макс). Первым аргументом функции будет минимальное допустимое число, вторым – максимальное.

    Например, так можно получить число в промежутке от -100 до 100:

    Функции СЛЧИС и СЛУЧМЕЖДУ изменяют свой результат при каждом пересчёте листа. Если Вам нужно этого избежать – замените формулы на значения с помощью специальной вставки.

    А теперь немного примеров использования приведенных функций.

    Дробные числа больше единицы

    Как вы уже поняли, функция СЛЧИС всегда возвращает дробное число от 0 до 1, а СЛУЧМЕЖДУ – целое в указанном диапазоне. А как выбрать число рандомно, дробное и больше единицы? К примеру, нам нужно случайное дробное число в пределах от 10 до 90. Поможет такая формула:

    Как сделать генератор чисел в экселе. Генератор случайных чисел в Excel

    В Excel есть функция нахождения случайных чисел =СЛЧИС(). Возможность же найти случайное число в Excel, важная составляющая планирования или анализа, т.к. вы можете спрогнозировать результаты вашей модели на большом количестве данных или просто найти одно рандомное число для проверки своей формулы или опыта.

    Чаще всего эта функция применяется для получения большого количества случайных чисел. Т.е. 2-3 числа всегда можно придумать самому, для большого количества проще всего применить функцию.

    В большинстве языков программирования подобная функция известная как Random (от англ. случайный), поэтому часто можно встретить обрусевшее выражение «в рандомном порядке» и т.п.

    В английском Excel функция СЛЧИС числится как RAND

    Начнем с описания функции =СЛЧИС(). Для этой функции не нужны аргументы.

    А работает она следующим образом — выводит случайное число от 0 до 1. Число будет вещественное, т.е. по большому счету любое, как правило это десятичные дроби, например 0,0006.

    При каждом сохранении число будет меняться, чтобы обновить число без обновления нажмите F9.

    Случайное число в определенном диапазоне. Функция

    Что делать если вам не подходит имеющийся диапазон случайных чисел, и нужно набор случайных чисел от 20 до 135. Как это можно сделать?

    Нужно записать следующую формулу.

    СЛЧИС()*115+20

    Т.е. к 20 будет случайным образом прибавляться число от 0 до 115, что позволит получать каждый раз число в нужном диапазоне (см. первую картинку).

    • Кстати, если вам необходимо найти целое число в таком же диапазоне, для этого существует специальная функция, где мы указываем верхнюю и нижнюю границу значений
    • СЛУЧМЕЖДУ(20;135)
    • Просто, но очень удобно!
    • Если нужно множество ячеек случайных чисел просто протяните ячейку ниже.

    Случайное число с определенным шагом

    Если нам нужно получить рандомное число с шагом, к примеру пять, то мы воспользуемся одной из . Это будет ОКРВВЕРХ()

    ОКРВВЕРХ(СЛЧИС()*50;5)

    Где мы находим случайное число от 0 до 50, а затем округляем его до ближайшего сверху значения кратного 5. Удобно, когда вы делаете расчет для комплектов по 5 штук.

    Как применять рандом для проверки модели?

    Проверить придуманную модель можно при помощи большого количества случайных чисел. Например проверить будет ли прибыльным бизнес-план

    Использование надстройки Analysis ToolPack

    Другой способ получения случайных чисел в листе состоит в использовании надстройки Analysis ToolPack (которая поставлялась вместе с Excel). Этот инструмент может генерировать неравномерные случайные числа. Они генерируются не формулами, поэтому, если вам нужен новый набор случайных чисел, необходимо перезапустить процедуру.

    Получите доступ к пакету Analysis ToolPack, выбрав Данные Анализ Анализ данных.

    Если эта команда отсутствует, установите пакет Analysis ToolPack с помощью диалогового окна Надстройки . Самый простой способ вызвать его — нажать Atl+TI.

    В диалоговом окне Анализ данныхвыберите Генерация случайных чисели нажмите ОК. Появится окно, показанное на рис. 130.1.

    Выберите тип распределения в раскрывающемся списке Распределение, а затем задайте дополнительные параметры (они изменяются в зависимости от распределения). Не забудьте указать параметр Выходной интервал, в котором хранятся случайные числа.

    Чтобы выбрать из таблицы случайные данные, нужно воспользоваться функцией в Excel «Случайные числа». Это готовый генератор случайных чисел в Excel.
    Эта функция пригодится при проведении выборочной проверки или при проведении лотереи, т.д. Итак, нам нужно провести розыгрыш призов для покупателей.

    В столбце А стоит любая информация о покупателях – имя, или фамилия, или номер, т.д. В столбце в устанавливаем функцию случайных чисел. Выделяем ячейку В1. На закладке «Формулы» в разделе «Библиотека функций» нажимаем на кнопку «Математические» и выбираем из списка функцию «СЛЧИС». Заполнять в появившемся окне ничего не нужно. Просто нажимаем на кнопку «ОК».

    Копируем формулу по столбцу. Получилось так.
    Эта формула ставит случайные числа меньше нуля. Чтобы случайные числа были больше нуля, нужно написать такую формулу. =СЛЧИС()*100
    При нажатии клавиши F9, происходит смена случайных чисел. Можно выбирать каждый раз из списка первого покупателя, но менять случайные числа клавишей F9.

    Случайное число из диапазона Excel.

    Чтобы получить случайные числа в определенном диапазоне, установим функцию «СЛУЧМЕЖДУ» в математических формулах. Установим формулы в столбце С. Диалоговое окно заполнили так.Укажем самое маленькое и самое большое число. Получилось так.Укажем самое маленькое и самое большое число. Получилось так. Можно формулами выбрать из списка со случайными числами имена, фамилии покупателей.
    Внимание!
    В таблице случайные числа располагаем в первом столбце. У нас такая таблица.
    В ячейке F1 пишем такую формулу, которая перенесет наименьшие случайные числа.
    =НАИМЕНЬШИЙ($A$1:$A$6;E1)
    Копируем формулу на ячейки F2 и F3 – мы выбираем трех призеров.
    В ячейке G1 пишем такую формулу. Она выберет имена призеров по случайным числам из столбца F. =ВПР(F1;$A$1:$B$6;2;0)
    Получилась такая таблица победителей.
    В ячейке F1 пишем такую формулу, которая перенесет наименьшие случайные числа.
    =НАИМЕНЬШИЙ($A$1:$A$6;E1)
    Копируем формулу на ячейки F2 и F3 – мы выбираем трех призеров.
    В ячейке G1 пишем такую формулу. Она выберет имена призеров по случайным числам из столбца F. =ВПР(F1;$A$1:$B$6;2;0)
    Получилась такая таблица победителей.
    Если нужно выбрать призеров по нескольким номинациям, то нажимаем на клавишу F9 и произойдет не только замена случайных чисел, но и связанных с ними имен победителей.

    Как отключить обновление случайных чисел в Excel.

    Чтобы случайное число не менялось в ячейке, нужно написать формулу вручную и нажать клавишу F9 вместо клавиши «Enter», чтобы формула заменилась на значение.
    В Excel есть несколько способов, как копировать формулы, чтобы ссылки в них не менялись. Смотрите описание простых способов такого копирования в статье »

    Доброго времени суток, уважаемый, читатель!

    Недавно, возникла необходимость создать своеобразный генератор случайных чисел в Excel в границах нужной задачи, а она была простая, с учётом количества человек выбрать случайного пользователя, всё очень просто и даже банально. Но меня заинтересовало, а что же ещё можно делать с помощью такого генератора, какие они бывают, каковые их функции для этого используются и в каком виде. Вопросом много, так что постепенно буду и отвечать на них.

    Итак, для чего же собственно мы можем использовать этом механизм:

    • во-первых: мы можем для тестировки формул, заполнить нужный нам диапазон случайными числами;
    • во-вторых: для формирования вопросов различных тестов;
    • в-третьих: для любого случайно распределения заранее задач между вашими сотрудниками;
    • в-четвёртых: для симуляции разнообразнейших процессов.

    Произвольное дискретное распределение

    С помощью надстройки Пакет Анализа можно сгенерировать числа, имеющие произвольное дискретное распределение , т.е. распределение, где пользователь сам задает значения случайной величины и соответствующие вероятности.

    В поле Входной интервал значений и вероятностей необходимо ввести ссылку на двухстолбцовый диапазон (см. файл примера ).

    Необходимо следить, чтобы сумма вероятностей модельного распределения была равна 1. Для этого в MS EXCEL имеется специальная функция ВЕРОЯТНОСТЬ() .

    СОВЕТ : О генерации чисел, имеющих произвольное дискретное распределение , см. статью Генерация дискретного случайного числа с произвольной функцией распределения в MS EXCEL . В этой статье также рассмотрена функция ВЕРОЯТНОСТЬ() .

    Генератор случайных чисел нормального распределения

    Функции СЛЧИС и СЛУЧМЕЖДУ выдают случайные числа с единым распределением. Любое значение с одинаковой долей вероятности может попасть в нижнюю границу запрашиваемого диапазона и в верхнюю. Получается огромный разброс от целевого значения.

    Нормальное распределение подразумевает близкое положение большей части сгенерированных чисел к целевому. Подкорректируем формулу СЛУЧМЕЖДУ и создадим массив данных с нормальным распределением.

    Себестоимость товара Х – 100 рублей. Вся произведенная партия подчиняется нормальному распределению. Случайная переменная тоже подчиняется нормальному распределению вероятностей.

    При таких условиях среднее значение диапазона – 100 рублей. Сгенерируем массив и построим график с нормальным распределением при стандартном отклонении 1,5 рубля.

    Используем функцию: =НОРМОБР(СЛЧИС();100;1,5).

    Программа Excel посчитала, какие значения находятся в диапазоне вероятностей. Так как вероятность производства товара с себестоимостью 100 рублей максимальная, формула показывает значения близкие к 100 чаще, чем остальные.

    Перейдем к построению графика. Сначала нужно составить таблицу с категориями. Для этого разобьем массив на периоды:

    1. Определим минимальное и максимальное значение в диапазоне с помощью функций МИН и МАКС.
    2. Укажем величину каждого периода либо шаг. В нашем примере – 1.
    3. Количество категорий – 10.
    4. Нижняя граница таблицы с категориями – округленное вниз ближайшее кратное число. В ячейку Н1 вводим формулу =ОКРВНИЗ(E1;E5).
    5. В ячейке Н2 и последующих формула будет выглядеть следующим образом: =ЕСЛИ(G2;H1+$E$5;””). То есть каждое последующее значение будет увеличено на величину шага.
    6. Посчитаем количество переменных в заданном промежутке. Используем функцию ЧАСТОТА. Формула будет выглядеть так:

    На основе полученных данных сможем сформировать диаграмму с нормальным распределением. Ось значений – число переменных в промежутке, ось категорий – периоды.

    График с нормальным распределением готов. Как и должно быть, по форме он напоминает колокол.

    Сделать то же самое можно гораздо проще. С помощью пакета «Анализ данных». Выбираем «Генерацию случайных чисел».

    О том как подключить стандартную настройку «Анализ данных» читайте здесь.

    Заполняем параметры для генерации. Распределение – «нормальное».

    Жмем ОК. Получаем набор случайных чисел. Снова вызываем инструмент «Анализ данных». Выбираем «Гистограмма». Настраиваем параметры. Обязательно ставим галочку «Вывод графика».

    Получаем результат:

    Скачать генератор случайных чисел в Excel

    График с нормальным распределением в Excel построен.

    Как предотвратить повторное вычисление СЛЧИС и СЛУЧМЕЖДУ

    Если вы хотите получить постоянный набор случайных чисел, дат или текстовых строк, которые не будут меняться каждый раз, то есть зафиксировать случайные числа, когда лист пересчитывается, используйте один из следующих способов:

    1. Чтобы остановить функции СЛЧИС или СЛУЧМЕЖДУ от пересчета в одной ячейке, выберите эту ячейку, переключитесь на панель формул и нажмите F9, чтобы заменить формулу на ее значение.
    2. Чтобы предотвратить функцию случайных чисел в Excel от автоматического обновления значений в нескольких ячейках, используйте функцию Вставить. Выберите все ячейки с формулой генерации случайных значений, нажмите Ctrl+C, чтобы скопировать их, затем щелкните правой кнопкой мыши выбранный диапазон и нажмите «Вставить специальные»–> «Значения».

    Источники

    • https://topexcel.ru/sozdaem-generator-sluchajnyx-chisel-v-excel/
    • https://zen.yandex.ru/media/id/5d4d8e658da1ce00ad5ece61/5dbadd11e6e8ef00ad7c0e34
    • http://word-office.ru/kak-sdelat-random-v-excel.html
    • https://officelegko.com/2019/09/09/randomizator-chisel-v-excel/
    • https://iiorao.ru/prochee/kak-sdelat-random-v-excel.html
    • https://excel2.ru/articles/generaciya-sluchaynyh-chisel-v-ms-excel
    • https://exceltable.com/funkcii-excel/generator-sluchaynyh-chisel
    • https://naprimerax.org/posts/63/generator-sluchainykh-chisel-v-excel

    В статье подробно показано, что такое нормальный закон распределения случайной величины и как им пользоваться при решении практически задач.

    Нормальное распределение в статистике

    История закона насчитывает 300 лет. Первым открывателем стал Абрахам де Муавр, который придумал аппроксимацию биномиального распределения еще 1733 году. Через много лет Карл Фридрих Гаусс (1809 г.) и Пьер-Симон Лаплас (1812 г.) вывели математические функции.

    Лаплас также обнаружил замечательную закономерность и сформулировал центральную предельную теорему (ЦПТ), согласно которой сумма большого количества малых и независимых величин имеет нормальное распределение.

    Нормальный закон не является фиксированным уравнением зависимости одной переменной от другой. Фиксируется только характер этой зависимости. Конкретная форма распределения задается специальными параметрами. Например, у = аx + b – это уравнение прямой. Однако где конкретно она проходит и под каким наклоном, определяется параметрами а и b. Также и с нормальным распределением. Ясно, что это функция, которая описывает тенденцию высокой концентрации значений около центра, но ее точная форма задается специальными параметрами.

    Кривая нормального распределения Гаусса имеет следующий вид.

    График плотности нормального распределения

    График нормального распределения напоминает колокол, поэтому можно встретить название колоколообразная кривая. У графика имеется «горб» в середине и резкое снижение плотности по краям. В этом заключается суть нормального распределения. Вероятность того, что случайная величина окажется около центра гораздо выше, чем то, что она сильно отклонится от середины.

    Различные вероятности у нормально распределенных данных

    На рисунке выше изображены два участка под кривой Гаусса: синий и зеленый. Основания, т.е. интервалы, у обоих участков равны. Но заметно отличаются высоты. Синий участок удален от центра, и имеет существенно меньшую высоту, чем зеленый, который находится в самом центре распределения. Следовательно, отличаются и площади, то бишь вероятности попадания в обозначенные интервалы.

    Формула нормального распределения (плотности) следующая.

    Функция Гаусса

    Формула состоит из двух математических констант:

    π – число пи 3,142;

    е – основание натурального логарифма 2,718;

    двух изменяемых параметров, которые задают форму конкретной кривой:

    m – математическое ожидание (в различных источниках могут использоваться другие обозначения, например, µ или a);

    σ2 – дисперсия;

    ну и сама переменная x, для которой высчитывается плотность вероятности.

    Конкретная форма нормального распределения зависит от 2-х параметров: математического ожидания (m) и дисперсии (σ2). Кратко обозначается N(m, σ2) или N(m, σ). Параметр m (матожидание) определяет центр распределения, которому соответствует максимальная высота графика. Дисперсия σ2 характеризует размах вариации, то есть «размазанность» данных.

    Параметр математического ожидания смещает центр распределения вправо или влево, не влияя на саму форму кривой плотности.

    Влияние матожидания на нормальное распределение

    А вот дисперсия определяет остроконечность кривой. Когда данные имеют малый разброс, то вся их масса концентрируется у центра. Если же у данных большой разброс, то они «размазываются» по широкому диапазону.

    Влияние сигмы на нормальное распределение

    Плотность распределения не имеет прямого практического применения. Для расчета вероятностей нужно проинтегрировать функцию плотности.

    Вероятность того, что случайная величина окажется меньше некоторого значения x, определяется функцией нормального распределения:

    Функция нормального распределения
    Используя математические свойства любого непрерывного распределения, несложно рассчитать и любые другие вероятности, так как

    P(a ≤ X < b) = Ф(b) – Ф(a)

    Стандартное нормальное распределение

    Нормальное распределение зависит от параметров средней и дисперсии, из-за чего плохо видны его свойства. Хорошо бы иметь некоторый эталон распределения, не зависящий от масштаба данных. И он существует. Называется стандартным нормальным распределением. На самом деле это обычное нормальное нормальное распределение, только с параметрами математического ожидания 0, а дисперсией – 1, кратко записывается N(0, 1).

    Любое нормальное распределение легко превращается в стандартное путем нормирования:

    Нормирование

    где z – новая переменная, которая используется вместо x;
    m – математическое ожидание;
    σ – стандартное отклонение.

    Для выборочных данных берутся оценки:

    Нормирование по оценкам параметров

    Среднее арифметическое и дисперсия новой переменной z теперь также равны 0 и 1 соответственно. В этом легко убедиться с помощью элементарных алгебраических преобразований.

    В литературе встречается название z-оценка. Это оно самое – нормированные данные. Z-оценку можно напрямую сравнивать с теоретическими вероятностями, т.к. ее масштаб совпадает с эталоном.

    Посмотрим теперь, как выглядит плотность стандартного нормального распределения (для z-оценок). Напомню, что функция Гаусса имеет вид:

    Функция Гаусса

    Подставим вместо (x-m)/σ букву z, а вместо σ – единицу, получим функцию плотности стандартного нормального распределения:

    Плотность стандартного нормального распределения

    График плотности:

    График плотности стандартного нормального распределения

    Центр, как и ожидалось, находится в точке 0. В этой же точке функция Гаусса достигает своего максимума, что соответствует принятию случайной величиной своего среднего значения (т.е. x-m=0). Плотность в этой точке равна 0,3989, что можно посчитать даже в уме, т.к. e0=1 и остается рассчитать только соотношение 1 на корень из 2 пи.

    Таким образом, по графику хорошо видно, что значения, имеющие маленькие отклонения от средней, выпадают чаще других, а те, которые сильно отдалены от центра, встречаются значительно реже. Шкала оси абсцисс измеряется в стандартных отклонениях, что позволяет отвязаться от единиц измерения и получить универсальную структуру нормального распределения. Кривая Гаусса для нормированных данных отлично демонстрирует и другие свойства нормального распределения. Например, что оно является симметричным относительно оси ординат. В пределах ±1σ от средней арифметической сконцентрирована большая часть всех значений (прикидываем пока на глазок). В пределах ±2σ находятся большинство данных. В пределах ±3σ находятся почти все данные. Последнее свойство широко известно под названием правило трех сигм для нормального распределения.

    Функция стандартного нормального распределения позволяет рассчитывать вероятности.

    Функция стандартного нормального распределения

    Понятное дело, вручную никто не считает. Все подсчитано и размещено в специальных таблицах, которые есть в конце любого учебника по статистике.

    Таблица нормального распределения

    Таблицы нормального распределения встречаются двух типов:

    — таблица плотности;

    — таблица функции (интеграла от плотности).

    Таблица плотности используется редко. Тем не менее, посмотрим, как она выглядит. Допустим, нужно получить плотность для z = 1, т.е. плотность значения, отстоящего от матожидания на 1 сигму. Ниже показан кусок таблицы. 

    Таблица плотности стандартного нормального распределения

    В зависимости от организации данных ищем нужное значение по названию столбца и строки. В нашем примере берем строку 1,0 и столбец 0, т.к. сотых долей нет. Искомое значение равно 0,2420 (0 перед 2420 опущен). 

    Функция Гаусса симметрична относительно оси ординат. Поэтому φ(z)= φ(-z), т.е. плотность для 1 тождественна плотности для -1, что отчетливо видно на рисунке.

    График функции Гаусса

    Чтобы не тратить зря бумагу, таблицы печатают только для положительных значений.

    На практике чаще используют значения функции стандартного нормального распределения, то есть вероятности для различных z.

    В таких таблицах также содержатся только положительные значения. Поэтому для понимания и нахождения любых нужных вероятностей следует знать свойства стандартного нормального распределения.

    Функция Ф(z) симметрична относительно своего значения 0,5 (а не оси ординат, как плотность). Отсюда справедливо равенство:

    Свойство 1

    Это факт показан на картинке:

    Свойство нормального распределения 1

    Значения функции Ф(-z) и Ф(z) делят график на 3 части. Причем верхняя и нижняя части равны (обозначены галочками). Для того, чтобы дополнить вероятность Ф(z) до 1, достаточно добавить недостающую величину Ф(-z). Получится равенство, указанное чуть выше.

    Если нужно отыскать вероятность попадания в интервал (0; z), то есть вероятность отклонения от нуля в положительную сторону до некоторого количества стандартных отклонений, достаточно от значения функции стандартного нормального распределения отнять 0,5:

    Свойство 2

    Для наглядности можно взглянуть на рисунок.

    Свойство нормального распределения 2

    На кривой Гаусса, эта же ситуация выглядит как площадь от центра вправо до z.

    Свойство нормального распределения 2 на кривой Гаусса

    Довольно часто аналитика интересует вероятность отклонения в обе стороны от нуля. А так как функция симметрична относительно центра, предыдущую формулу нужно умножить на 2:

    Свойство 3

    Рисунок ниже.

    Свойство нормального распределения 3

    Под кривой Гаусса это центральная часть, ограниченная выбранным значением –z слева и z справа.

    Свойство нормального распределения 3 на кривой Гаусса

    Указанные свойства следует принять во внимание, т.к. табличные значения редко соответствуют интересующему интервалу.

    Для облегчения задачи в учебниках обычно публикуют таблицы для функции вида:

    Функция стандартного нормального распределения

    Если нужна вероятность отклонения в обе стороны от нуля, то, как мы только что убедились, табличное значение для данной функции просто умножается на 2.

    Теперь посмотрим на конкретные примеры. Ниже показана таблица стандартного нормального распределения. Найдем табличные значения для трех z: 1,64, 1,96 и 3.

    Таблица функции Лапласа

    Как понять смысл этих чисел? Начнем с z=1,64, для которого табличное значение составляет 0,4495. Проще всего пояснить смысл на рисунке.

    Значение функции Лапласа для z=1,64 в правую сторону

    То есть вероятность того, что стандартизованная нормально распределенная случайная величина попадет в интервал от 0 до 1,64, равна 0,4495. При решении задач обычно нужно рассчитать вероятность отклонения в обе стороны, поэтому умножим величину 0,4495 на 2 и получим примерно 0,9. Занимаемая площадь под кривой Гаусса показана ниже.

    Значение функции Лапласа для z=1,64 под кривой Гаусса

    Таким образом, 90% всех нормально распределенных значений попадает в интервал ±1,64σ от средней арифметической. Я не случайно выбрал значение z=1,64, т.к. окрестность вокруг средней арифметической, занимающая 90% всей площади, иногда используется для проверки статистических гипотез и расчета доверительных интервалов. Если проверяемое значение не попадает в обозначенную область, то его наступление маловероятно (всего 10%).

    Для проверки гипотез, однако, чаще используется интервал, накрывающий 95% всех значений. Половина вероятности от 0,95 – это 0,4750 (см. второе выделенное в таблице значение).

    Значение функции Лапласа для z=1,96 в правую сторону

    Для этой вероятности z=1,96. Т.е. в пределах почти ±2σ от средней находится 95% значений. Только 5% выпадают за эти пределы.

    Значение функции Лапласа для z=1,96 под кривой Гаусса

    Еще одно интересное и часто используемое табличное значение соответствует z=3, оно равно по нашей таблице 0,4986. Умножим на 2 и получим 0,997. Значит, в рамках ±3σ от средней арифметической заключены почти все значения.

    Значение функции Лапласа для z=3 под кривой Гаусса

    Так выглядит правило 3 сигм для нормального распределения на диаграмме.

    С помощью статистических таблиц можно получить любую вероятность. Однако этот метод очень медленный, неудобный и сильно устарел. Сегодня все делается на компьютере. Далее переходим к практике расчетов в Excel.

    В Excel есть несколько функций для подсчета вероятностей или обратных значений нормального распределения.

    Функции нормального распределения в Excel

    Функция НОРМ.СТ.РАСП

    Функция НОРМ.СТ.РАСП предназначена для расчета плотности ϕ(z) или вероятности Φ(z) по нормированным данным (z).

    =НОРМ.СТ.РАСП(z;интегральная)

    z – значение стандартизованной переменной

    интегральная – если 0, то рассчитывается плотность ϕ(z), если 1 – значение функции Ф(z), т.е. вероятность P(Z<z).

    Рассчитаем плотность и значение функции для различных z: -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3 (их укажем в ячейке А2).

    Для расчета плотности потребуется формула =НОРМ.СТ.РАСП(A2;0). На диаграмме ниже – это красная точка.

    Для расчета значения функции =НОРМ.СТ.РАСП(A2;1). На диаграмме – закрашенная площадь под нормальной кривой.

    Расчет плотности и функции нормального распределения в Excel

    В реальности чаще приходится рассчитывать вероятность того, что случайная величина не выйдет за некоторые пределы от средней (в среднеквадратичных отклонениях, соответствующих переменной z), т.е. P(|Z|<z).

    Вероятность отклонения при заданном z

    Определим, чему равна вероятность попадания случайной величины в пределы ±1z, ±2z и ±3z от нуля. Потребуется формула 2Ф(z)-1, в Excel =2*НОРМ.СТ.РАСП(A2;1)-1.

    Расчет вероятности отклонения от средней

    На диаграмме отлично видны основные основные свойства нормального распределения, включая правило трех сигм. Функция НОРМ.СТ.РАСП – это автоматическая таблица значений функции нормального распределения в Excel.

    Может стоять и обратная задача: по имеющейся вероятности P(Z<z) найти стандартизованную величину z ,то есть квантиль стандартного нормального распределения.

    Функция НОРМ.СТ.ОБР

    НОРМ.СТ.ОБР рассчитывает обратное значение функции стандартного нормального распределения. Синтаксис состоит из одного параметра:

    =НОРМ.СТ.ОБР(вероятность)

    вероятность – это вероятность.

    Данная формула используется так же часто, как и предыдущая, ведь по тем же таблицам искать приходится не только вероятности, но и квантили.

    Обратная функция стандартного нормального распределения

    Например, при расчете доверительных интервалов задается доверительная вероятность, по которой нужно рассчитать величину z.

    Расчет предельного отклонения при нормальном распределении

    Учитывая то, что доверительный интервал состоит из верхней и нижней границы и то, что нормальное распределение симметрично относительно нуля, достаточно получить верхнюю границу (положительное отклонение). Нижняя граница берется с отрицательным знаком. Обозначим доверительную вероятность как γ (гамма), тогда верхняя граница доверительного интервала рассчитывается по следующей формуле.

    Формула расчета предельного отклонения с помощью обратной функции нормального стандартного распределения

    Рассчитаем в Excel значения z (что соответствует отклонению от средней в сигмах) для нескольких вероятностей, включая те, которые наизусть знает любой статистик: 90%, 95% и 99%. В ячейке B2 укажем формулу: =НОРМ.СТ.ОБР((1+A2)/2). Меняя значение переменной (вероятности в ячейке А2) получим различные границы интервалов.

    Расчет предельного отклонения при заданной вероятности

    Доверительный интервал для 95% равен 1,96, то есть почти 2 среднеквадратичных отклонения. Отсюда легко даже в уме оценить возможный разброс нормальной случайной величины. В общем, доверительным вероятностям 90%, 95% и 99% соответствуют доверительные интервалы ±1,64, ±1,96 и ±2,58 σ.

    В целом функции НОРМ.СТ.РАСП и НОРМ.СТ.ОБР позволяют произвести любой расчет, связанный с нормальным распределением. Но, чтобы облегчить и уменьшить количество действий, в Excel есть несколько других функций. Например, для расчета доверительных интервалов средней можно использовать ДОВЕРИТ.НОРМ. Для проверки статистической гипотезы о средней арифметической есть формула Z.ТЕСТ. 

    Рассмотрим еще пару полезных формул с примерами.

    Функция НОРМ.РАСП

    Функция НОРМ.РАСП отличается от НОРМ.СТ.РАСП лишь тем, что ее используют для обработки данных любого масштаба, а не только нормированных. Параметры нормального распределения указываются в синтаксисе.

    =НОРМ.РАСП(x;среднее;стандартное_откл;интегральная)

    x – значение (или ссылка на ячейку), для которого рассчитывается плотность или значение функции нормального распределения

    среднее – математическое ожидание, используемое в качестве первого параметра модели нормального распределения

    стандартное_откл – среднеквадратичное отклонение – второй параметр модели

    интегральная – если 0, то рассчитывается плотность, если 1 – то значение функции, т.е. P(X<x).

    Например, плотность для значения 15, которое извлекли из нормальной выборки с матожиданием 10, стандартным отклонением 3, рассчитывается так:

    Расчет плотности для нормальных данных

    Если последний параметр поставить 1, то получим вероятность того, что нормальная случайная величина окажется меньше 15 при заданных параметрах распределения. Таким образом, вероятности можно рассчитывать напрямую по исходным данным.

    Функция НОРМ.ОБР

    Это квантиль нормального распределения, т.е. значение обратной функции. Синтаксис следующий.

    =НОРМ.ОБР(вероятность;среднее;стандартное_откл)

    вероятность – вероятность

    среднее – матожидание

    стандартное_откл – среднеквадратичное отклонение

    Назначение то же, что и у НОРМ.СТ.ОБР, только функция работает с данными любого масштаба.

    Пример показан в ролике в конце статьи.

    Моделирование нормального распределения

    Для некоторых задач требуется генерация нормальных случайных чисел. Готовой функции для этого нет. Однако В Excel есть две функции, которые возвращают случайные числа: СЛУЧМЕЖДУ и СЛЧИС. Первая выдает случайные равномерно распределенные целые числа в указанных пределах. Вторая функция генерирует равномерно распределенные случайные числа между 0 и 1. Чтобы сделать искусственную выборку с любым заданным распределением, нужна функция СЛЧИС

    Допустим, для проведения эксперимента необходимо получить выборку из нормально распределенной генеральной совокупности с матожиданием 10 и стандартным отклонением 3. Для одного случайного значения напишем формулу в Excel.

    =НОРМ.ОБР(СЛЧИС();10;3)

    Протянем ее на необходимое количество ячеек и нормальная выборка готова.

    Для моделирования стандартизованных данных следует воспользоваться НОРМ.СТ.ОБР.

    Процесс преобразования равномерных чисел в нормальные можно показать на следующей диаграмме. От равномерных вероятностей, которые генерируются формулой СЛЧИС, проведены горизонтальные линии до графика функции нормального распределения. Затем от точек пересечения вероятностей с графиком опущены проекции на горизонтальную ось.

    Преобразование равномерной случайной величины в нормальную

    На выходе получаются значения с характерной концентрацией около центра. Вот так обратный прогон через функцию нормального распределения превращает равномерные числа в нормальные. Excel позволяет за несколько секунд воспроизвести любое количество выборок любого размера.

    Как обычно, прилагаю ролик, где все вышеописанное показывается в действии.

    Скачать файл с примером.

    Поделиться в социальных сетях:

    Распределение вероятностей – одно из центральных понятий теории
    вероятности и математической статистики. Определение распределения вероятности
    равносильно заданию вероятностей всех СВ, описывающих некоторое случайное
    событие. Распределение вероятностей некоторой СВ, возможные значения которой x1, x2, … xn образуют
    выборку, задается указанием этих значений и соответствующих им вероятностей p1, p2,… pn. (pn должны быть
    положительны и в сумме давать единицу).

    В данной лабораторной работе будут рассмотрены и построены с помощью MS Excel наиболее
    распространенные распределения вероятности: биномиальное и нормальное.

    1 Биномиальное распределение

    Представляет собой распределение вероятностей числа наступлений
    некоторого события («удачи») в
    n повторных
    независимых испытаниях, если при каждом испытании вероятность наступления этого
    события равна
    p. При этом
    распределении разброс вариант (есть или нет события) является следствием
    влияния ряда независимых и случайных факторов.

     Примером практического использования биномиального распределения
    может являться контроль качества партии фармакологического препарата. Здесь
    требу­ется подсчитать число изделий (упаковок), не соответствующих требованиям.
    Все причины, влияющие на качество препарата, принимаются одинаково вероятными и
    не зависящими друг от друга. Сплошная проверка качества в этой ситуации не
    возможна, поскольку изделие, прошедшее испытание, не подлежит дальнейшему
    использованию. Поэтому для контроля из партии наудачу выбирают определенное
    количество образцов изделий (
    n). Эти образцы всестороннее
    проверяют и регистрируют число бракованных изделий (
    k). Теоретически число
    бракованных изделий может быть любым, от 0 до
    n.

    В Excel функция БИНОМРАСП
    применяется для вычисления вероятности в задачах с фиксированным числом тестов
    или испытаний, когда результатом любого испытания может быть только успех или
    неудача.

    Функция использует следующие
    параметры:

    БИНОМРАСП (число_успехов;
    число_испытаний; вероятностъ_успеха; интегральная)
    , где

    число_успехов — это количество успешных
    испытаний;

    число_испытаний — это число независимых
    испытаний (число успехов и число испытаний должны быть целыми числами);

    вероятность_ успеха — это вероятность успеха
    каждого испытания;

    интегральный — это логическое значение,
    определяющее форму функции.

    Если данный параметр имеет
    значение ИСТИНА (=1), то считается интегральная функция распределения
    (вероятность того, что число успешных испытаний не менее значения число_
    успехов
    );

    если этот параметр имеет
    значение ЛОЖЬ (=0), то вычисляется значение функ­ции плотности
    распределения (вероятность того, что число успешных испытаний в точности равно
    значению аргумента число_ успехов).

    Пример 1. Какова вероятность того,
    что трое из четырех новорож­денных будут мальчиками?    

    Решение:

    1.   Устанавливаем табличный курсор в свободную
    ячейку, например в А1. Здесь должно оказаться значение искомой
    вероятности.

    2.   Для получения значения вероятности
    воспользуемся специальной функцией: нажимаем на панели инструментов кнопку Вставка
    функции (
    fx).

    3.   В появившемся диалоговом окне Мастер
    функций
    — шаг 1 из 2 слева в поле Катего­рия указаны виды функций.
    Выбираем Статистическая. Справа в поле Функция выбираем функцию БИНОМРАСП
    и нажимаем на кнопку ОК.

    Появляется диалоговое окно
    функции. В поле Число_
    s вводим с клавиатуры
    количество успешных испытаний (3). В поле Испытания вво­дим с клавиатуры
    общее количество испытаний (4). В рабочее поле Вероятность_
    s
    вводим с клавиатуры вероятность успеха в отдельном испытании (0,5). В поле Интегральный
    вводим с клавиатуры вид функции распределения — интегральная или весовая (0).
    Нажимаем на кнопку ОК.

    В ячейке А1 появляется
    искомое значение вероятности р = 0,25. Ровно 3 мальчика из 4
    новорожденных могут появиться с вероят­ностью 0,25.

    Если изменить формулировку
    условия задачи и выяснить вероятность того, что появится не более трех
    мальчиков, то в этом случае в рабочее поле Интегральный вводим 1 (вид
    функции распределения интегральный). Вероятность этого события будет равна
    0,9375.

    Задания для самостоятельной работы

    1. Какова вероятность того, что восемь из десяти студентов,
    сдающих зачет, получат «незачет». (0,04)

    2.
    Нормальное распределение

    Нормальное распределение — это совокупность объектов, в кото­рой крайние значения
    некоторого признака — наименьшее и наибольшее — появ­
    ляются редко; чем ближе значение признака к математическому ожиданию,
    тем чаще оно встречается. Например, распределение студентов по их весу приближа­ется
    к нормальному распределению.
    Это распределение имеет очень широкий круг приложений в
    статистике, включая проверку гипотез.

    Диаграмма нормального
    распределения симметрична относительно точки а (математического
    ожидания). Ме­диана нормального распределения равна тоже а. При этом в
    точке а функция f(x) достигает своего максимума, который равен

    .

    В Excel для вычисления значений
    нормального распределения используются фун­кция НОРМРАСП, которая
    вычисляет значения вероятности нормальной функции распределения для указанного
    среднего и стандартного отклонения.

    Функция имеет параметры:

    НОРМРАСП (х; среднее;
    стандартное_откл; интегральная)
    , где:

    х — значения выборки, для
    которых строится распределение;

    среднее — среднее арифметическое
    выборки;

    стандартное_откл — стандартное отклонение
    распределения;

    интегральный — логическое значение,
    определяющее форму функции. Если интегральная имеет значение ИСТИНА(1), то
    функция НОРМРАСП возвращает интег­ральную функцию распределения; если это
    аргумент имеет значение ЛОЖЬ (0), то вычисляет значение функция плотности
    распределения.

    Если среднее = 0 и
    стандартное_откл = 1, то функция НОРМРАСП возвращает стан­дартное
    нормальное распределение.

    Пример 2. Построить график
    нормальной функции распределения
    f(x) при x, меняющемся от 19,8 до 28,8
    с шагом 0,5,
    a=24,3 и


    =1,5.

    Решение

    1. В ячейку А1 вводим символ
    случайной величины х, а в ячейку
    B1 — символ фун­кции
    плотности вероятности —
    f(x).

    2. Вводим в диапазон А2:А21
    значе­ния х от 19,8 до 28,8 с шагом 0,5. Для этого воспользуемся
    маркером автозаполнения: в ячейку А2 вводим левую границу диапазона (19,8), в
    ячейку A3 левую границу плюс шаг (20,3). Выделяем блок А2:А3. Затем за правый
    нижний угол протягиваем мышью до ячейки А21 (при нажатой левой кнопке мыши).

    3.   Устанавливаем табличный курсор в ячейку В2 и
    для получения значения веро­ятности воспользуемся специальной функцией —
    нажимаем на панели инстру­ментов кнопку Вставка функции (
    fx). В появившемся диалоговом
    окне Мастер функций — шаг 1 из 2 слева в поле Категория указаны виды
    функций. Выбираем Статистическая. Справа в поле Функция выбираем
    функцию НОРМРАСП. Нажимаем на кнопку ОК.

    4. Появляется диалоговое
    окно НОРМРАСП. В рабочее поле
    X вводим адрес ячейки А2
    щелчком мыши на этой ячейке. В рабочее поле Среднее вводим с клавиатуры
    значение математиче­ского ожидания (24,3). В рабочее поле Стандартное_откл
    вводим с клавиатуры значение среднеквадратического отклонения (1,5). В ра­бочее
    поле Интегральная вводим с клавиатуры вид функции распределения (0).
    Нажимаем на кнопку ОК.

    5. В ячейке В2 появляется
    вероятность р = 0,002955. Указателем мыши за правый нижний угол табличного
    курсора протягиванием (при нажатой левой кнопке мыши) из ячейки В2 до В21
    копируем функцию НОРМРАСП в диапазон В3:В21.

    6. По полученным данным строим искомую диаграмму
    нормальной функции рас­пределения. Щелчком указателя мыши на кнопке на панели
    инструментов вызы­ваем Мастер диаграмм. В появившемся диалоговом окне
    выбираем тип диаграммы График, вид — левый верхний. После нажатия кнопки
    Далее указываем диапазон данных — В1:В21 (с помощью мыши). Проверяем,
    положение переключателя Ряды в: столбцах. Выбираем закладку Ряд и с
    помощью мыши вводим диапазон подписей оси X: А2:А21. Нажав на кнопку Далее,
    вводим названия осей Х и У и нажимаем на кнопку Готово. 

     Рис. 1 График нормальной функции распределения

    Получен приближенный график
    нормальной функции плотности распределения (см. рис.1).

    Задания для самостоятельной работы

    1. Построить график нормальной
    функции плотности распределения
    f(x) при x, меняющемся от 20 до 40 с
    шагом 1
    при

    =   3.

     

    3. Генерация случайных величин

    Еще одним аспектом
    использования законов распределения вероятностей являет­
    ся генерация случайных величин. Бывают ситуации, когда необходимо
    получить пос­ледовательность случайных чисел. Это, в частности, требуется для
    моделирования объектов, имеющих случайную природу, по известному распределению
    вероятно­
    стей.

    Процедура генерации
    случайных величин
    используется для заполнения диапазона ячеек случайными числами, извлеченными из
    одного или не­
    скольких распределений.

    В MS Excel для генерации СВ используются функции из категории Математические:

    СЛЧИС () – выводит на экран  равномерно
    распределенные случайные числа больше или равные 0 и меньшие 1;

    СЛУЧМЕЖДУ (ниж_граница; верх_граница) – выводит на экран
    случайное число, лежащее между про­
    извольными заданными
    значениями.

    В случае использования
    процедуры Генерация случайных чисел из пакета Анализа необходимо
    запол­нить следующие поля:

    число переменных
    вводится число столбцов значений, которые необходимо
    разместить в выходном диапазоне. Если это число не введено, то все
    столбцы в
    выходном диапазоне будут заполнены;

    число случайных чисел
    вводится число случайных значений, которое необ­
    ходимо вывести для
    каждой переменной, если число случайных чисел не будет введе­
    но, то все строки выходного диапазона будут заполнены;

    — в поле распределение необходимо выбрать тип распределения,
    которое следует
    использовать для генерации случайных переменных:

    1.  равномерноехарактеризуется
    вер
    xней и нижней границами. Переменные из­влекаются с одной и
    той же вероятностью для всех значений интервала.

    2. нормальное
    — характеризуется средним значением и стандартным отклонени­
    ем. Обычно для
    этого распределения используют среднее значе­ние
    0 и стандартное отклонение 1.

    3. биномиальное
    — характеризуется вероятностью успеха (величина р) для неко­
    торого числа попыток. Например, можно сгенерировать случайные двухальтернативные переменные по числу попыток, сумма которых будет биномиальной случайной
    переменной;

    4. дискретное
    — характеризуется значением СВ и соответствующим ему интервалом
    вероятности, диапазон должен состоять из двух столбцов: левого,
    содержаще­
    го значения, и правого, содержащего
    вероятности, связанные со значением в дан­
    ной строке. Сумма вероятностей должна быть
    равна 1;

    5. распределения Бернулли, Пуассона
    и Модельное.

    — в поле случайное рассеивание
    вводится произвольное значение, для которого необ­
    ходимо
    генерировать случайные числа. Впоследствии можно снова использовать это
    значение для получения тех же самых случайных чисел.

    выходной диапазон
    вводится ссылка на левую верхнюю ячейку выходного
    диапазона. Размер выходного диапазона будет определен автоматически, и
    на эк­
    ран будет выведено сообщение в случае
    возможного наложения выходного диапа­
    зона на исходные
    данные.

    Рассмотрим пример.                                                                                  

    Пример 3. Повар столовой может готовить 4 различных первых блюда (уха, щи, борщ, грибной суп). Необходимо составить меню на месяц, так чтобы
    первые блюда чередовались в случайном порядке.

    Решение

    1.        
    Пронумеруем первые
    блюда по порядку: 1 — уха, 2 — щи, 3 — борщ, 4
    — грибной суп. Введем числа 1-4 в диапазон А2:А5 рабочей таблицы.

    2.        
    Укажем желаемую вероятность появления
    каждого первого блюда. Пусть все блюда будут
    равновероятны (р=1/4). Вводим число 0,25 в диапазон В2:В5.

    3.        
    В меню Сервис
    выбираем пункт Анализ данных и далее указываем строку Генерация
    случайных чисел. В появившемся диалоговом окне указываем Число
    перемен
    ных1, Число случайных чисел30 (количество
    дней в месяце). В поле Распре
    деление указываем Дискретное (только натуральные числа). В поле Входной
    интервал значений и вероятностей
    вводим (мышью) диапазон, содержащий номера
    супов и их
    вероятности. – А2:В5.

    4.        
    Указываем выходной
    диапазон и нажимаем ОК. В столбце С появляются случайные числа: 1, 2, 3,
    4.

     

    Задание для
    самостоятельной работы

    1.      Сформировать
    выборку из 10 случайных чисел, лежащих в диапазоне от 0 до 1.

    2.      Сформировать
    выборку из 20 случайных чисел, лежащих в диапазоне от 5 до 20.

    3.      Пусть
    спортсмену необходимо составить график тренировок на 10 дней, так чтобы
    дистанция, пробегаемая каждый день, случайным образом менялась от 5 до 10 км.

    4.      Составить
    расписание внеклассных мероприятий на неделю для случайного проведения:
    семинаров, интеллектуальных игр, КВН и спец. курса.

    5.      Составить
    расписание на месяц для случайной демонстрации на телевидении одного из четырех
    рекламных роликов турфирмы. Причем вероятность появления рекламного ролика №1
    должна быть в два раза выше, чем остальных рекламных роликов.

    Содержание

    1. Генератор случайных чисел в Excel
    2. Генератор случайных чисел с использованием функции СЛЧИС
    3. Генератор случайных чисел от нуля до заданной верхней границы диапазона
    4. Генератор случайных чисел в диапазоне
    5. Генератор случайных целых чисел в Excel
    6. Генератор случайных чисел в Excel в диапазоне с помощью функции СЛУЧМЕЖДУ
    7. Создание случайных чисел с заданным количеством знаков после запятой
    8. Генератор случайных дат в Excel
    9. Генератор случайного времени в Excel
    10. Генератор случайного времени в указанном диапазоне
    11. Генератор случайных букв в Excel
    12. Как предотвратить повторное вычисление СЛЧИС и СЛУЧМЕЖДУ
    13. Генератор случайных чисел с помощью Анализа данных
    14. Пример генерации случайных чисел нормального распределения
    15. Нормальное распределение. Непрерывные распределения в EXCEL
    16. Нормальное распределение в MS EXCEL
    17. Стандартное нормальное распределение
    18. Обратные функции
    19. Графики функций
    20. Генерация случайных чисел
    21. Задачи
    22. Линейные комбинации нормально распределенных случайных величин
    23. Аппроксимация Биномиального распределения Нормальным распределением

    Генератор случайных чисел в Excel

    В данной статье мы рассмотрим особенности алгоритма генератора случайных чисел в Excel, и на примерах рассмотрим, как использовать функции СЛЧИС и СЛУЧМЕЖДУ в Excel для генерации случайных чисел, случайных чисел с заданным количеством знаков после запятой, дат и времени.

    Генератор случайных чисел с использованием функции СЛЧИС

    Функция СЛЧИС является одной из двух функций, специально предназначенных для генерации случайных чисел в Excel. Данная функция возвращает случайное десятичное число (действительное число) между 0 и 1.

    СЛЧИС() является энергозависимой функцией, что означает, что при каждом вычислении рабочего листа создается новое случайное число. И это происходит каждый раз, когда вы выполняете какое-либо действие на листе, например, обновляете формулу (не обязательно формулу СЛЧИС, любую другую формулу на листе), редактируете ячейку или вводите новые данные.

    Функция СЛЧИС доступна во всех версиях: Excel 2016, Excel 2013, Excel 2010, Excel 2007, Excel 2003.

    Поскольку функция Excel СЛЧИС не имеет аргументов, вы просто вводите =СЛЧИС() в ячейке и затем копируете формулу на столько ячеек, сколько хотите:

    Генератор случайных чисел в Excel – Генерация случайных чисел

    А теперь давайте сделаем еще один шаг и напишем несколько формул СЛЧИС для генерации случайных чисел в соответствии с определенными условиями.

    Генератор случайных чисел от нуля до заданной верхней границы диапазона

    Чтобы сделать генератор случайных чисел от нуля до любого значения N, вы несколько раз выполняете функцию СЛЧИС с помощью N:

    Например, для создания последовательности случайных чисел, больших или равных 0, но менее 50, используйте следующую формулу:

    Примечание . Значение верхней границы никогда не включается в возвращаемую случайную последовательность. Например, если вы хотите получить случайные числа от 0 до 10, включая 10, правильная формула =СЛЧИС()*11.

    Генератор случайных чисел в диапазоне

    Чтобы создать случайное число в диапазоне, т.е. случайное число между любыми двумя указанными вами числами, используйте следующую формулу СЛЧИС:

    Где A – это нижнее значение границы (наименьшее число), а B – верхнее значение границы (наибольшее число).

    Например, чтобы сделать генератор случайных чисел от 10 до 50, вы можете использовать следующую формулу:

    Примечание . Эта формула генерации случайных чисел никогда не вернет число, равное наибольшему числу указанного диапазона (значение B).

    Генератор случайных целых чисел в Excel

    Чтобы функция Excel СЛЧИС создавала случайные целые числа, возьмите одну из вышеупомянутых формул и заверните ее в функцию ЦЕЛОЕ .

    Чтобы сделать генератор случайных целых чисел от 0 до 50:

    Чтобы генерировать случайные целые числа от 10 до 50:

    Генератор случайных чисел в Excel – Генерация случайных целых чисел

    Генератор случайных чисел в Excel в диапазоне с помощью функции СЛУЧМЕЖДУ

    СЛУЧМЕЖДУ – это еще одна функция в Excel для создания генератора случайных чисел.. Она возвращает случайные целые числа в указанном диапазоне:

    СЛУЧМЕЖДУ (нижняя граница; верхняя граница)

    Очевидно, что нижняя граница – это наименьшее число, а верхняя граница – наибольшее число в диапазоне случайных чисел, которые вы хотите получить.

    Подобно СЛЧИС, СЛУЧМЕЖДУ в Excel является изменчивой функцией, и она также возвращает новое случайное целое число каждый раз, когда ваша таблица пересчитывается или изменяется.

    Например, того чтобы сделать генератор случайных целых чисел от 10 до 50 (включая 10 и 50) используйте следующую формулу СЛУЧМЕЖДУ:

    Генератор случайных чисел в Excel – Генерация случайных чисел в заданном диапазоне

    Функция СЛУЧМЕЖДУ в Excel может создавать как положительные, так и отрицательные числа случайные числа. Например, чтобы получить список случайных чисел от -10 до 10, введите следующую формулу на листе:

    Функция СЛУЧМЕЖДУ доступна в следующих версиях: Excel 2016, Excel 2013, Excel 2010 и Excel 2007.

    В более ранней версии Excel 2003, вы можете использовать формулу СЛЧИС , рассмотренную выше.

    Далее в этой статье вы найдете еще несколько примеров формул, демонстрирующих, как использовать функцию СЛУЧМЕЖДУ для создания генератора случайных чисел, отличных от целых.

    Создание случайных чисел с заданным количеством знаков после запятой

    Хотя функция СЛУЧМЕЖДУ в Excel была предназначена для генерации случайных целых чисел, вы можете использовать ее для генерации случайных десятичных чисел с таким количеством десятичных знаков, сколько хотите.

    Например, чтобы получить список чисел с одним десятичным знаком, вы умножаете нижнее и верхнее значения на 10, а затем делите возвращаемое значение на 10:

    = СЛУЧМЕЖДУ(нижняя граница*10; верхняя граница*10)/10

    Например, чтобы получить список чисел с одним десятичным знаком, вы умножаете нижнее и верхнее значения на 10, а затем делите возвращаемое значение на 10:

    Следующая формула СЛУЧМЕЖДУ возвращает случайные десятичные числа от 1 до 50:

    Генератор случайных чисел в Excel – Генерация случайных чисел с одним знаком после запятой

    Аналогичным образом, чтобы сделать генератор случайных чисел от 1 до 50 с двумя знаками после запятой, вы умножаете аргументы функции СЛУЧМЕЖДУ на 100, а затем делите результат на 100:

    Генератор случайных чисел в Excel – Генерация случайных чисел с двумя знаками после запятой

    Генератор случайных дат в Excel

    Чтобы вернуть список случайных дат между данными двумя датами, используйте функцию СЛУЧМЕЖДУ в сочетании с ДАТА:

    =СЛУЧМЕЖДУ (ДАТА (дата начала); ДАТА (дата окончания))

    Например, чтобы получить список дат между 1 сентября 2017 и 20 ноября 2017 включительно, введите следующую формулу на листе:

    Не забудьте применить формат даты к ячейке (ячейкам), и вы получите список случайных дат, подобных этому:

    Генератор случайных чисел в Excel – Генерация случайных дат

    Генератор случайного времени в Excel

    Во внутренней системе Excel времена хранятся как десятичные числа, и вы можете использовать стандартную функцию Excel СЛЧИС для вставки случайных действительных чисел, а затем просто применить формат времени к ячейкам:

    Генератор случайных чисел в Excel – Генерация случайного времени функцией СЛЧИС и применение к ней формата Время

    Чтобы сделать генератор случайного времени в указанном диапазоне, требуется более конкретная формула. Рассмотрим подробнее.

    Генератор случайного времени в указанном диапазоне

    Чтобы вставить произвольное время между любыми двумя указанными вами временными интервалами, используйте функцию ВРЕМЯ в сочетании с Excel СЛЧИС:

    = ВРЕМЯ (время начала) + СЛЧИС () * (ВРЕМЯ (время начала) — ВРЕМЯ (время окончания))

    Например, чтобы вставить случайное время между 5:30 и 18:00, вы можете использовать одну из следующих формул:

    Генератор случайных чисел в Excel – Генерация случайного времени в заданном интервале

    Генератор случайных букв в Excel

    Чтобы вставить случайную букву, необходимо использовать комбинацию трех различных функций:

    Где A — первый символ, а Z — последний символ в диапазоне букв, которые вы хотите включить (в алфавитном порядке).

    Разберем функции, в приведенной выше формуле:

    • КОДСИМВ возвращает числовые коды ANSI для указанных букв.
    • СЛУЧМЕЖДУ принимает числа, возвращаемые функциями КОДСИМВ , как нижнее и верхнее значения диапазона.
    • СИМВОЛ преобразует случайные коды ANSI, возвращаемые СЛУЧМЕЖДУ, в соответствующие буквы.

    Генератор случайных чисел в Excel – Генерация случайных букв

    Так как коды ANSI отличаются для прописных и строчных букв, эта формула учитывает регистр.

    Если кто-то наизусть знает Коды символов ANSI, ничто не мешает вам передавать коды непосредственно в функцию СЛУЧМЕЖДУ.

    Например, чтобы получить произвольные прописные буквы между A (код ANSI 65) и Z (код ANSI 90), вы пишете:

    Чтобы генерировать строчные буквы между а (код ANSI 97) в z (код ANSI 122), вы используете следующую формулу:

    Чтобы вставить случайный специальный символ, например! «# $% & ‘() * +, -. /, используйте функцию СЛУЧМЕЖДУ с нижним параметром, установленным на 33 (код ANSI для«! »), а верхний параметр — 47 (код ANSI для« / »).

    Генератор случайных чисел в Excel – Генерация случайных символов

    Как предотвратить повторное вычисление СЛЧИС и СЛУЧМЕЖДУ

    Если вы хотите получить постоянный набор случайных чисел, дат или текстовых строк, которые не будут меняться каждый раз, то есть зафиксировать случайные числа, когда лист пересчитывается, используйте один из следующих способов:

    1. Чтобы остановить функции СЛЧИС или СЛУЧМЕЖДУ от пересчета в одной ячейке , выберите эту ячейку, переключитесь на панель формул и нажмите F9 , чтобы заменить формулу на ее значение.
    2. Чтобы предотвратить функцию случайных чисел в Excel от автоматического обновления значений в нескольких ячейках , используйте функцию Вставить. Выберите все ячейки с формулой генерации случайных значений, нажмите Ctrl+C, чтобы скопировать их, затем щелкните правой кнопкой мыши выбранный диапазон и нажмите « Вставить специальные »—> « Значения ».

    Генератор случайных чисел в Excel – Вставка значений

    Генератор случайных чисел с помощью Анализа данных

    С помощью пакета анализа данных вы, например, можете сгенерировать случайные числа нормального распределения или другого распределения. По умолчанию данный пакет не подключен, поэтому необходимо его загрузить. Как это сделать, описано в этой статье.

    Пример генерации случайных чисел нормального распределения

    Для того чтобы сгенерировать случайные числа нормального распределения, переходим во вкладку « ДАННЫЕ », в группе « Анализ » выбираем « Анализ данных ».

    Генератор случайных чисел в Excel – Анализ данных

    В открывшемся списке выбираем «Генерация случайных чисел» и нажимаем кнопку « ОК ».

    Генератор случайных чисел в Excel – Генерация случайных чисел

    В открывшемся окне в списке «Распределение» выбираем «Нормальное», вводим число переменных, число случайных чисел, среднее и отклонение, а также место, где вы хотите разместить сгенерированные случайные числа.

    Генератор случайных чисел в Excel – Генерация случайных чисел нормального распределения

    После того, как все данные введены нажимаем кнопку « ОК », и в результате получаем сгенерированные случайные числа нормального распределения.

    Ну вот на этом все. Теперь вы научились, как сделать генератор случайных чисел, чисел в диапазоне, чисел с заданным количеством знаков после запятой, случайных дат, случайного времени, а также случайных букв, а также, как сгенерировать случайные числа нормального распределения. Таким образом, владея данными знаниями, вы можете создать не только генератор случайных чисел в Excel, но и генератор паролей.

    Источник

    Нормальное распределение. Непрерывные распределения в EXCEL

    history 23 октября 2016 г.

    Рассмотрим Нормальное распределение. С помощью функции MS EXCEL НОРМ.РАСП() построим графики функции распределения и плотности вероятности. Сгенерируем массив случайных чисел, распределенных по нормальному закону, произведем оценку параметров распределения, среднего значения и стандартного отклонения .

    Нормальное распределение (также называется распределением Гаусса) является самым важным как в теории, так в приложениях системы контроля качества. Важность значения Нормального распределения (англ. Normal distribution ) во многих областях науки вытекает из Центральной предельной теоремы теории вероятностей.

    Определение : Случайная величина x распределена по нормальному закону , если она имеет плотность распределения :

    Нормальное распределение зависит от двух параметров: μ (мю) — является математическим ожиданием (средним значением случайной величины) , и σ ( сигма) — является стандартным отклонением (среднеквадратичным отклонением). Параметр μ определяет положение центра плотности вероятности нормального распределения , а σ — разброс относительно центра (среднего).

    Примечание : О влиянии параметров μ и σ на форму распределения изложено в статье про Гауссову кривую , а в файле примера на листе Влияние параметров можно с помощью элементов управления Счетчик понаблюдать за изменением формы кривой.

    Нормальное распределение в MS EXCEL

    В MS EXCEL, начиная с версии 2010, для Нормального распределения имеется функция НОРМ.РАСП() , английское название — NORM.DIST(), которая позволяет вычислить плотность вероятности (см. формулу выше) и интегральную функцию распределения (вероятность, что случайная величина X, распределенная по нормальному закону , примет значение меньше или равное x). Вычисления в последнем случае производятся по следующей формуле:

    Вышеуказанное распределение имеет обозначение N (μ; σ). Так же часто используют обозначение через дисперсию N (μ; σ 2 ).

    Примечание : До MS EXCEL 2010 в EXCEL была только функция НОРМРАСП() , которая также позволяет вычислить функцию распределения и плотность вероятности. НОРМРАСП() оставлена в MS EXCEL 2010 для совместимости.

    Стандартное нормальное распределение

    Стандартным нормальным распределением называется нормальное распределение с математическим ожиданием μ=0 и дисперсией σ=1. Вышеуказанное распределение имеет обозначение N (0;1).

    Примечание : В литературе для случайной величины, распределенной по стандартному нормальному закону, закреплено специальное обозначение z.

    Любое нормальное распределение можно преобразовать в стандартное через замену переменной z =( x -μ)/σ . Этот процесс преобразования называется стандартизацией .

    Примечание : В MS EXCEL имеется функция НОРМАЛИЗАЦИЯ() , которая выполняет вышеуказанное преобразование. Хотя в MS EXCEL это преобразование называется почему-то нормализацией . Формулы =(x-μ)/σ и =НОРМАЛИЗАЦИЯ(х;μ;σ) вернут одинаковый результат.

    В MS EXCEL 2010 для стандартного нормального распределения имеется специальная функция НОРМ.СТ.РАСП() и ее устаревший вариант НОРМСТРАСП() , выполняющий аналогичные вычисления.

    Продемонстрируем, как в MS EXCEL осуществляется процесс стандартизации нормального распределения N (1,5; 2).

    Для этого вычислим вероятность, что случайная величина, распределенная по нормальному закону N(1,5; 2) , меньше или равна 2,5. Формула выглядит так: =НОРМ.РАСП(2,5; 1,5; 2; ИСТИНА) =0,691462. Сделав замену переменной z =(2,5-1,5)/2=0,5 , запишем формулу для вычисления Стандартного нормального распределения: =НОРМ.СТ.РАСП(0,5; ИСТИНА) =0,691462.

    Естественно, обе формулы дают одинаковые результаты (см. файл примера лист Пример ).

    Обратите внимание, что стандартизация относится только к интегральной функции распределения (аргумент интегральная равен ИСТИНА), а не к плотности вероятности .

    Примечание : В литературе для функции, вычисляющей вероятности случайной величины, распределенной по стандартному нормальному закону, закреплено специальное обозначение Ф(z). В MS EXCEL эта функция вычисляется по формуле =НОРМ.СТ.РАСП(z;ИСТИНА) . Вычисления производятся по формуле

    В силу четности функции плотности стандартного нормального распределения f(x), а именно f(x)=f(-х), функция стандартного нормального распределения обладает свойством Ф(-x)=1-Ф(x).

    Обратные функции

    Функция НОРМ.СТ.РАСП(x;ИСТИНА) вычисляет вероятность P, что случайная величина Х примет значение меньше или равное х. Но часто требуется провести обратное вычисление: зная вероятность P, требуется вычислить значение х. Вычисленное значение х называется квантилем стандартного нормального распределения .

    В MS EXCEL для вычисления квантилей используют функцию НОРМ.СТ.ОБР() и НОРМ.ОБР() .

    Графики функций

    В файле примера приведены графики плотности распределения вероятности и интегральной функции распределения .

    Как известно, около 68% значений, выбранных из совокупности, имеющей нормальное распределение , находятся в пределах 1 стандартного отклонения (σ) от μ(среднего или математического ожидания); около 95% — в пределах 2-х σ, а в пределах 3-х σ находятся уже 99% значений. Убедиться в этом для стандартного нормального распределения можно записав формулу:

    которая вернет значение 68,2689% — именно такой процент значений находятся в пределах +/-1 стандартного отклонения от среднего (см. лист График в файле примера ).

    В силу четности функции плотности стандартного нормального распределения: f ( x )= f (-х) , функция стандартного нормального распределения обладает свойством F(-x)=1-F(x). Поэтому, вышеуказанную формулу можно упростить:

    Для произвольной функции нормального распределения N(μ; σ) аналогичные вычисления нужно производить по формуле:

    Вышеуказанные расчеты вероятности требуются для построения доверительных интервалов .

    Примечание : Для построения функции распределения и плотности вероятности можно использовать диаграмму типа График или Точечная (со сглаженными линиями и без точек). Подробнее о построении диаграмм читайте статью Основные типы диаграмм .

    Примечание : Для удобства написания формул в файле примера созданы Имена для параметров распределения: μ и σ.

    Генерация случайных чисел

    С помощью надстройки Пакет анализа можно сгенерировать случайные числа, распределенные по нормальному закону .

    СОВЕТ : О надстройке Пакет анализа можно прочитать в статье Надстройка Пакет анализа MS EXCEL .

    Сгенерируем 3 массива по 100 чисел с различными μ и σ. Для этого в окне Генерация случайных чисел установим следующие значения для каждой пары параметров:

    Примечание : Если установить опцию Случайное рассеивание ( Random Seed ), то можно выбрать определенный случайный набор сгенерированных чисел. Например, установив эту опцию равной 25, можно сгенерировать на разных компьютерах одни и те же наборы случайных чисел (если, конечно, другие параметры распределения совпадают). Значение опции может принимать целые значения от 1 до 32 767. Название опции Случайное рассеивание может запутать. Лучше было бы ее перевести как Номер набора со случайными числами .

    В итоге будем иметь 3 столбца чисел, на основании которых можно, оценить параметры распределения, из которого была произведена выборка: μ и σ . Оценку для μ можно сделать с использованием функции СРЗНАЧ() , а для σ – с использованием функции СТАНДОТКЛОН.В() , см. файл примера лист Генерация .

    Примечание : Для генерирования массива чисел, распределенных по нормальному закону , можно использовать формулу =НОРМ.ОБР(СЛЧИС();μ;σ) . Функция СЛЧИС() генерирует непрерывное равномерное распределение от 0 до 1, что как раз соответствует диапазону изменения вероятности (см. файл примера лист Генерация ).

    Задачи

    Задача1 . Компания изготавливает нейлоновые нити со средней прочностью 41 МПа и стандартным отклонением 2 МПа. Потребитель хочет приобрести нити с прочностью не менее 36 МПа. Рассчитайте вероятность, что партии нити, изготовленные компанией для потребителя, будут соответствовать требованиям или превышать их. Решение1 : = 1-НОРМ.РАСП(36;41;2;ИСТИНА)

    Задача2 . Предприятие изготавливает трубы, средний внешний диаметр которых равен 20,20 мм, а стандартное отклонение равно 0,25мм. Согласно техническим условиям, трубы признаются годными, если диаметр находится в пределах 20,00+/- 0,40 мм. Какая доля изготовленных труб соответствует ТУ? Решение2 : = НОРМ.РАСП(20,00+0,40;20,20;0,25;ИСТИНА)- НОРМ.РАСП(20,00-0,40;20,20;0,25) На рисунке ниже, выделена область значений диаметров, которая удовлетворяет требованиям спецификации.

    Решение приведено в файле примера лист Задачи .

    Задача3 . Предприятие изготавливает трубы, средний внешний диаметр которых равен 20,20 мм, а стандартное отклонение равно 0,25мм. Внешний диаметр не должен превышать определенное значение (предполагается, что нижняя граница не важна). Какую верхнюю границу в технических условиях необходимо установить, чтобы ей соответствовало 97,5% всех изготавливаемых изделий? Решение3 : = НОРМ.ОБР(0,975; 20,20; 0,25) =20,6899 или = НОРМ.СТ.ОБР(0,975)*0,25+20,2 (произведена «дестандартизация», см. выше)

    Задача 4 . Нахождение параметров нормального распределения по значениям 2-х квантилей (или процентилей ). Предположим, известно, что случайная величина имеет нормальное распределение, но не известны его параметры, а только 2-я процентиля (например, 0,5- процентиль , т.е. медиана и 0,95-я процентиль ). Т.к. известна медиана , то мы знаем среднее , т.е. μ. Чтобы найти стандартное отклонение нужно использовать Поиск решения . Решение приведено в файле примера лист Задачи .

    Примечание : До MS EXCEL 2010 в EXCEL были функции НОРМОБР() и НОРМСТОБР() , которые эквивалентны НОРМ.ОБР() и НОРМ.СТ.ОБР() . НОРМОБР() и НОРМСТОБР() оставлены в MS EXCEL 2010 и выше только для совместимости.

    Линейные комбинации нормально распределенных случайных величин

    Известно, что линейная комбинация нормально распределённых случайных величин x ( i ) с параметрами μ ( i ) и σ ( i ) также распределена нормально. Например, если случайная величина Y=x(1)+x(2), то Y будет иметь распределение с параметрами μ (1)+ μ(2) и КОРЕНЬ(σ(1)^2+ σ(2)^2). Убедимся в этом с помощью MS EXCEL.

    С помощью надстройки Пакет анализа сгенерируем 2 массива по 100 чисел с различными μ и σ.

    Теперь сформируем массив, каждый элемент которого является суммой 2-х значений, взятых из каждого массива.

    С помощью функций СРЗНАЧ() и СТАНДОТКЛОН.В() вычислим среднее и дисперсию получившейся выборки и сравним их с расчетными.

    Кроме того, построим График проверки распределения на нормальность ( Normal Probability Plot ), чтобы убедиться, что наш массив соответствует выборке из нормального распределения .

    Прямая линия, аппроксимирующая полученный график, имеет уравнение y=ax+b. Наклон кривой (параметр а) может служить оценкой стандартного отклонения , а пересечение с осью y (параметр b) – среднего значения.

    Для сравнения сгенерируем массив напрямую из распределения N (μ(1)+ μ(2); КОРЕНЬ(σ(1)^2+ σ(2)^2) ).

    Как видно на рисунке ниже, обе аппроксимирующие кривые достаточно близки.

    В качестве примера можно провести следующую задачу.

    Задача . Завод изготавливает болты и гайки, которые упаковываются в ящики парами. Пусть известно, что вес каждого из изделий является нормальной случайной величиной. Для болтов средний вес составляет 50г, стандартное отклонение 1,5г, а для гаек 20г и 1,2г. В ящик фасуется 100 пар болтов и гаек. Вычислить какой процент ящиков будет тяжелее 7,2 кг. Решение . Сначала переформулируем вопрос задачи: Вычислить какой процент пар болт-гайка будет тяжелее 7,2кг/100=72г. Учитывая, что вес пары представляет собой случайную величину = Вес(болта) + Вес(гайки) со средним весом (50+20)г, и стандартным отклонением =КОРЕНЬ(СУММКВ(1,5;1,2)) , запишем решение = 1-НОРМ.РАСП(72; 50+20; КОРЕНЬ(СУММКВ(1,5;1,2));ИСТИНА) Ответ : 15% (см. файл примера лист Линейн.комбинация )

    Аппроксимация Биномиального распределения Нормальным распределением

    Если параметры Биномиального распределения B(n;p) находятся в пределах 0,1 10, то Биномиальное распределение можно аппроксимировать Нормальным распределением .

    При значениях λ >15 , Распределение Пуассона хорошо аппроксимируется Нормальным распределением с параметрами: μ , σ 2 = λ .

    Подробнее о связи этих распределений, можно прочитать в статье Взаимосвязь некоторых распределений друг с другом в MS EXCEL . Там же приведены примеры аппроксимации, и пояснены условия, когда она возможна и с какой точностью.

    СОВЕТ : О других распределениях MS EXCEL можно прочитать в статье Распределения случайной величины в MS EXCEL .

    Источник

    Понравилась статья? Поделить с друзьями:

    А вот еще интересные статьи:

  • Случайное число между двумя значениями в excel
  • Случайное число в таблице excel
  • Случайное число в промежутке excel
  • Случайное число в пределах excel
  • Случайное число в excel что это

  • 0 0 голоса
    Рейтинг статьи
    Подписаться
    Уведомить о
    guest

    0 комментариев
    Старые
    Новые Популярные
    Межтекстовые Отзывы
    Посмотреть все комментарии