スプレッドシートのGAUSS関数とは
GAUSS関数は、正規分布における確率を計算する統計関数であり、平均値から指定された標準偏差分の範囲に値が含まれる確率を返します。この関数は、データ分析や統計解析において、正規分布に従う変数の特定範囲内での出現確率を求める際に活用されています。
GAUSS関数の名前は、正規分布の別名であるガウス分布から由来しており、統計学者カール・フリードリヒ・ガウスに敬意を表した命名となっています。英名では"Gaussian distribution"と呼ばれているこの分布は、自然現象や測定データの解析において最も重要な確率分布の一つとして位置づけられています。
【PR】プログラミングや生成AIを無料で学べる「コードキャンプフリー」
GAUSS関数の基本的な使用方法
GAUSS関数の基本構文はGAUSS(z)であり、引数zには平均からの標準偏差数を指定します。この関数を実行すると、平均値と指定した標準偏差位置との間にある確率密度が数値として返されるシステムです。
=GAUSS(1)上記のサンプルコードでは、標準偏差1の位置における確率を計算しており、結果として0.3413447461が返されます。この数値は、正規分布において平均値から標準偏差1つ分上側の範囲に含まれるデータの確率を表しています。
セル参照を使用した計算も可能であり、GAUSS(B2)のように他のセルの値を参照して動的な計算を実行できます。参照先のセルにデータが存在しない場合、GAUSS関数は自動的に0を返すように設計されており、エラーを防ぐ仕組みが組み込まれています。
負の値と応用計算パターン
GAUSS関数は負の値を引数として受け取ることができ、負の標準偏差値を指定すると平均値より下側の範囲における確率が負の数値として返されます。例えばGAUSS(-1)を実行すると-0.3413447461という結果が得られ、これは平均値から標準偏差1つ分下側の確率を表しています。
=2*GAUSS(1)応用的な計算として、GAUSS関数の結果を2倍することで、平均値から標準偏差範囲内に含まれる全体確率を求めることが可能です。上記のコードでは0.6826894921という結果が得られ、これは正規分布において約68.3%のデータが平均値±1標準偏差の範囲内に収まることを示しています。
この応用計算は、品質管理や統計的品質管理において製品の仕様範囲内での適合率を算出する場合に使用されます。データの分散状況を把握し、許容範囲内での製品品質を数値化して評価するための重要な指標として活用されています。
※上記コンテンツの内容やソースコードはAIで確認・デバッグしておりますが、間違いやエラー、脆弱性などがある場合は、コメントよりご報告いただけますと幸いです。
ITやプログラミングに関するコラム
- Canvaとは？使い方やアカウント登録などを初心者向けに解説
git configで設定情報を確認・表示する方法
「Pythonはやめとけ」と言われる理由と学習するメリット
Ubuntuのversionを確認する方法
Geminiで画像を生成する方法｜ChatGPTとの比較結果も紹介
