スプレッドシートの『PHI関数』とは？意味をわかりやすく簡単に解説

PHI関数は平均0、標準偏差1の正規分布における確率密度関数の値を計算する統計関数です。この関数は標準正規分布の特定の値に対応する確率密度を返し、統計解析や確率計算において重要な役割を果たします。

PHI関数はNORMDIST関数の特殊なケースに該当し、平均値が0、標準偏差が1、累積フラグがfalseに設定された状態と同等の結果を提供します。英名ではProbability density function for normal distributionと呼ばれており、正規分布の確率密度を効率的に計算できます。

【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」

• 「Pythonマスター講座」

  

• 「ChatGPT基礎講座」

  

PHI関数の基本的な構文と使用方法

PHI関数の構文は「PHI(x)」という形式で、xには標準正規分布関数への入力値を指定します。この引数xは数値または数値を含むセル参照を使用でき、正の値、負の値、ゼロのいずれでも指定可能です。

=PHI(0.5)

上記のサンプルコードではx=0.5の場合のPHI関数の使用例を示しており、結果は0.3520653268が返されます。この値は標準正規分布においてx=0.5の位置での確率密度を表しており、統計的な分析において基準値として活用できます。

PHI関数の計算結果と実際の適用例

PHI(0.5)は約0.352、PHI(1)は約0.242、PHI(1.5)は約0.130という具体的な数値を返します。これらの値は標準正規分布のグラフ上で該当する点の高さを表現しており、値が大きいほど確率密度が高いことを意味します。

=PHI(1)
=PHI(1.5)

実際の統計分析では複数のPHI関数を組み合わせて使用し、異なる値における確率密度の比較や分布の形状理解に活用します。品質管理やリスク分析において正規分布の仮定を検証する際に、PHI関数による確率密度計算が重要な判断材料となるのです。

※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

ITやプログラミングに関するニュース

• 
  姫路市が人材戦略セミナーを開催、竹中平蔵氏による基調講演で持続可能な企業経営を支援
• 
  株式会社キャリア・マムがえるぼし・くるみん・ユースエール活用セミナーを開催、選ばれる企業の未来戦略を支援
• 
  ツナガル株式会社が関係人口創出デザインセミナーをNoMapsで開催、地域外との偶発的出会いを持続的関係へ
• 
  アズームとRemoteLOCKがレンタルスペース無人運営セミナーを9月11日に共催、スマート空間予約の活用法を解説
• 
  山梨中央銀行がRAG技術活用の生成AIシステムYCB-AsIstを運用開始、融資業務の効率化に貢献