在數據分析和統計學中，正態分布是一個非常重要的概念。而在WPS表格（類似于Microsoft Excel）中，`NORMDIST` 函數可以幫助我們計算正態分布的概率密度函數值或累積分布函數值。無論是用于學術研究還是實際業務場景，`NORMDIST` 都是處理數據分布問題的強大工具。

什么是正態分布？

正態分布是一種連續概率分布，通常用來描述自然界和社會科學中的許多隨機變量。它的曲線呈鐘形，對稱于均值，并且大部分數據集中在均值附近。正態分布的概率密度函數由兩個參數決定：均值（μ）和標準差（σ）。

NORMDIST函數的作用

`NORMDIST` 函數允許用戶根據給定的數值、均值和標準差來計算對應的正態分布值。它有兩種模式：概率密度函數模式和累積分布函數模式。

語法結構：

```

NORMDIST(x, mean, standard_dev, cumulative)

```

- x：需要計算其分布的數值。

- mean：分布的均值。

- standard_dev：分布的標準差。

- cumulative：一個邏輯值，指定返回哪種類型的分布。如果為 TRUE，則返回累積分布函數；如果為 FALSE，則返回概率密度函數。

使用示例

假設我們有一個學生的考試成績服從正態分布，均值為75分，標準差為10分。現在我們需要計算某個學生得了85分時的概率密度函數值以及累積分布函數值。

1. 概率密度函數（PDF）計算：

```

=NORMDIST(85, 75, 10, FALSE)

```

結果約為 `0.0399`，表示該分數對應的概率密度。

2. 累積分布函數（CDF）計算：

```

=NORMDIST(85, 75, 10, TRUE)

```

結果約為 `0.9772`，表示低于85分的學生占總人數的比例大約為97.72%。

應用場景

- 質量控制：通過分析生產過程中的產品偏差是否符合正態分布，幫助企業優化生產線。

- 金融分析：評估投資回報率的風險水平，幫助投資者做出更明智的投資決策。

- 醫學研究：研究某種藥物的效果是否符合預期分布，從而驗證其有效性。

注意事項

在使用 `NORMDIST` 函數時，確保輸入的數據準確無誤。特別是標準差必須大于零，否則函數將返回錯誤結果。此外，理解兩種模式的區別也很重要，因為它們適用于不同的應用場景。

總之，`NORMDIST` 是 WPS 表格中一款強大的統計函數，能夠幫助用戶快速掌握數據的分布特性。熟練掌握這一工具，不僅能提升工作效率，還能為決策提供有力支持。

希望這篇文章能滿足您的需求！如果有任何進一步的要求，請隨時告知。