2025年excelnorm函数（2025年excel norm）
如何用Excel制作直方图?
1、打开Excel选项，点击加载项，在管理下拉列表选择excel加载项，点击转到。勾选分析工具库，点击确定。在excel数据工具栏下会加载数据分析选项。点击工具栏数据，数据分析，在数据分析对话框中选择直方图，确定。直方图对话框，在输出区域选择一个空单元格，下面柏拉图、累积百分率、直方图3个选项任选一个，这里选直方图，确定。然后就很直观呈现出来了。
2、打开含有数据的Excel表格，如下图所示。选择任一数据单元格，点击插入，选择簇状柱形图，如下图所示。右键点击柱形，选择设置数据系列格式，如下图所示。将间隙宽度调整为5％，如下图所示。再次右键点击柱形，选择添加数据标签，如下图所示。
3、在直方图内右键→选择数据→添加→。系列名称：选中H1单元格。系列值：选中H2：H21。确定、确定。修整图形 在图表区柱形较下方选中正态分布曲线数据，（正态分布密度值和频率数值相比太小了，实在看不清，多试几次，选中后如图，同时正态分布曲线那数数据处于选中状态）。
4、具体如下： 第一步，点击打开电脑上的Excel2019，软件自动新建一个空白编辑页面。 第二步，在编辑页面制作一个含数据的表格。 第三步，全部选中制作好的表格所占单元格。 第四步，点击顶部工具栏的插入图标。 第五步，进入插入扩展菜单，点击推荐的图表页面的直方图图标后面的下拉箭头。
5、excel直方图制作方法如下：工具／原料：惠普p21Windows excel2016 方法：打开excel表格，插入2组数字作为例子。点击顶部的“数据”，然后再找到“数据分析”。在数据分析中找到“直方图”，选择之后点击确定即可。
6、现在Excel的主要功能就是进行数据处理，那么如何用Excel制作直方图和正态分布曲线图呢？就来详细的讲解一下。打开Excel，原始数据源。如下图所示：对原数据进行分组，计算频数与正态分布。选择E3：E17单元格，输入公式【=FREQUENCY（A：A，D3：D17）】，按组合键Ctrl+Shift+Enter完成公式填充。
EXCEL中标准正态分布的数值查询
NORMDIST函数是返回指定平均值和标准偏差的正态分布函数。首先选中空白单元格并点击“fx”插入函数，点击了类别为“统计”。然后在打开的“统计”类别中点击“NORMDIST”函数。然后在函数参数的对话框中输入需要进行正态分布值计算的数据，点击确定按钮。即可在单元格中得到输入数据的正态分布值结果。
原理：正态分布的偏度≈0，峰度≈3。步骤：计算偏度，使用SKEW函数。计算峰度，使用KURT函数（注意公式峰度已减3）。验证标准：偏度∈[-0.5，0.5]且峰度∈[-0.5，0.5]时，可初步认为是正态。操作建议：小样本数据（n30）：优先使用Q-Q图+Shapiro-Wilk检验。
首先，要了解标准正态分布的公式（如图）；看标准正态分布表，主要是看x的值。
用excel软件的公式norminv,根据平均值和cpk生成随机数?
使用Excel的NORM.INV函数根据平均值和Cpk生成随机数，并不能直接通过单一公式实现，因为Cpk涉及标准差的计算，而NORM.INV函数需要明确的均值和标准差作为参数。但可以通过以下步骤间接实现：计算标准差：Cpk是过程能力指数，它基于过程的均值和规格上下限来计算标准差。
使用Excel的NORM.INV函数生成随机数，涉及均值和Cpk参数，可能存在统计结果与预期参数不符的情况。想象通过NORM.INV函数生成一组随机样本，基于设定的均值和标准差，但实际上统计得到的均值与标准差可能与原始设定有所不同，这主要是由于随机性的影响。
CPK，即制程能力指数，一般是大于33小于67的数值最为合适。该CPK的假数据可以使用随机函数实现，具体公式为：=33+RAND（）*（67-33）把以上公式复制到EXCEL的表格中，会随机出现介于33和67的数据。
excel正态分布曲线怎么做
1、点击文件→选项→加载项，在底部选择“Excel加载项”，勾选“分析工具库”。生成直方图 点击数据→数据分析，选择“直方图”，输入数据范围和分组区间（如μ-3σ到μ+3σ，间隔0.2σ）。手动添加正态曲线 根据方法一生成正态分布的概率密度数据，复制到直方图数据旁。
2、选中正态分布柱形图→右键→更改系列图表类型。选中“拆线图”。确定。平滑正态分布图 选中正态分布曲线→右键→设置数据列格式→线型→勾选“平滑线”→关闭。
3、准备数据：在Excel中，输入一列数据，代表正态分布的随机样本。可以使用随机数函数，如NORM.INV（）或RAND（），生成正态分布样本数据。 计算频数：在Excel中，使用频数函数COUNTIF（）来计算每个数据值出现的频数。创建一个频数表格，其中包含数据值和对应的频数。
4、在Excel中创建正态分布曲线，遵循以下步骤： 输入分布的平均值和标准差于两个单元格中。 在第三个单元格中，使用公式“=NORMDIST（x，mean，stddev，FALSE）”计算特定值的正态分布，其中x为评估点，mean为平均值，stddev为标准差。
5、点击“文件”→“选项”→“加载项”，在管理下拉菜单中选择“Excel加载项”，勾选“分析工具库”。生成直方图 点击“数据”选项卡→“数据分析”→选择“直方图”。输入区域选择数据列，接收区域指定输出位置，勾选“图表输出”。
6、创建一个Excel文档。在输入x轴值（计算分布的数值），比如[-1，1]区间，间隔为0.1。比通过AVERAGE函数计算均值为0，如下图所示。选择函数STDEV，计算标准差。选择正态分布函数NORMDIST，计算返回概率密度分布值。选择图表-折线图，分布图完成。
需求计划--excel中用到的函数
1、应用：在需求计划中，SQRT（）函数可能用于计算某些基于平方根的数学模型或公式，如标准差与变异系数的计算等。示例：如果希望计算4的平方根，可以使用=SQRT（4），结果为2。综上所述，AVERAGE（）、STDEV.S（）、NORM.S.INV（）和SQRT（）等函数在Excel的需求计划中具有广泛的应用。它们能够帮助我们处理和分析数据，提高预测的准确性，从而做出更加合理的决策。
2、创建物料清单：在Excel中创建一个物料清单，列出所需物料的名称、数量和单位。 确定生产计划：确定生产计划，包括生产数量、生产日期和交货期限。 计算物料需求：使用Excel的公式计算每种物料的需求量。这可以通过将生产数量乘以每个产品所需的每种物料的数量来实现。
3、σ（标准差）：标准差是衡量数据波动大小的指标，可以使用Excel中的STDEV.S（）函数计算一组数据的标准差。在计算安全库存时，应使用历史销量数据来计算标准差，以反映销量的波动性。sqrt（供应商交期）：供应商交期是指从下单到收货所需的时间。
4、使用Excel的公式功能，根据生产计划中的生产数量和每种产品所需的物料数量，计算每种物料的需求量。可以利用SUM函数和IF函数等Excel函数组合，实现自动化计算。库存管理：在计算物料需求时，考虑现有库存。使用VLOOKUP函数查找每种物料的库存量，并将其从物料需求量中减去，以确定实际需要订购的数量。
5、辅助列标记层级：通过添加“层级”列（如1级为成品，2级为直接子件，依此类推），结合IF或VLOOKUP函数动态引用父件需求，实现层级间的自动关联。
6、在Excel中计算物料需求的方法如下：首先，你需要一个生产计划。这通常基于客户订单。确保你的生产计划准确无误，以便能够满足市场需求。其次，需要一个BOM（物料清单），它包含了公司产品型号所对应的各种资材型号和单体使用数量。
用excel生成好多列正态分布随机数,有没有省事的办法
cumulative 必需。 决定函数形式的逻辑值。 如果 cumulative 为 TRUE，则 NORM.DIST 返回累积分布函数；如果为 FALSE，则返回概率密度函数。泊松分布随机数生成函数：POISSON.DIST（x，mean，cumulative）POISSON.DIST 函数语法具有下列参数：X 必需。 事件数。Mean 必需。 期望值。cumulative 必需。
生成01之间的随机数： 使用Rand函数生成0到1之间的均匀分布随机数。可以在Excel的单元格中输入=Rand，然后向下拖动填充柄以生成一组随机数，例如1000个。 将均匀分布随机数转换为标准正态分布随机数： 使用NORMSINV函数将上一步生成的均匀分布随机数转换为标准正态分布随机数。
生成均匀分布的随机数 使用Rand（）函数：在Excel中，Rand（）函数用于生成0到1之间的均匀分布的随机数。为了生成足够多的样本，我们可以在一列中连续输入Rand（）函数，例如在A列的前1000行（A1：A1000）输入=Rand（），以生成1000个随机数。
在Excel中生成正态分布的随机数，可以使用NORMINV函数。具体步骤和注意事项如下： 函数结构： NORMINV 参数说明： probability：正态分布的概率值，范围在0到1之间。可以使用RAND函数来生成这个值。 mean：分布的算术平均值，根据需求设置。 standard_dev：分布的标准偏差，根据实际情况设定。
实际操作中，步骤1和步骤2可以合并，直接通过NORMSINV（Rand（）生成标准正态分布的随机数。得到的1000个样本数据理论上覆盖-∞到+∞区间，但实际模拟数据通常在-9到2之间波动，这取决于随机数的生成。使用数据透视表统计样本数据的频次，可进一步验证数据服从标准正态分布。
在Excel中生成对数正态分布随机数，可以通过生成正态分布随机数，然后取其对数来实现。要生成以10为底的对数正态分布随机数，可以使用以下公式：=LOG10（NORM.INV（RAND（）， μ， σ）。