BETA.DIST

Syntaxe

Paramètres

Description

Cette fonction permet de retourner la distribution bêta, utilisée dans l'analyse statistique de proportions.

Remarques

• Distribution continue sur un intervalle défini : La fonction BETA.DIST calcule la distribution bêta pour une valeur x située entre les bornes A et B. La distribution bêta est particulièrement adaptée aux variables continues comprises dans un intervalle fini. Elle est souvent utilisée lorsque les données représentent des proportions, des pourcentages ou des phénomènes bornés comme des taux de réussite.
• Deux paramètres de forme : alpha et beta : Les paramètres alpha et beta contrôlent la forme et la symétrie de la distribution. Si alpha et beta sont tous deux supérieurs à 1, la distribution a tendance à se concentrer autour du centre. Si alpha < beta, la distribution est biaisée vers B ; l'inverse est vrai lorsque beta < alpha. Leur combinaison permet de modéliser des scénarios très variés.
• Valeur cumulative ou densité de probabilité : Le paramètre cumulative est crucial : s'il est TRUE, la fonction retourne la probabilité cumulative (CDF), c'est-à-dire la probabilité que la variable soit inférieure ou égale à x. S'il est FALSE, elle retourne la densité de probabilité (PDF), qui mesure l'intensité locale de la probabilité autour de x. Les deux approches servent à des analyses statistiques différentes.
• Modification du domaine avec A et B : Par défaut, la distribution bêta est calculée sur l'intervalle [0,1], mais BETA.DIST permet de modifier cet intervalle grâce aux paramètres A et B. Ceci est particulièrement utile lorsque l'on veut représenter des proportions transformées, comme un taux normalisé sur un autre intervalle ou des mesures rescalées.
• Utilisation dans la modélisation de proportions incertaines : La distribution bêta est souvent utilisée pour modéliser l'incertitude autour de taux ou de probabilités : par exemple, le taux de conversion d'une campagne marketing ou la proportion de défauts dans un lot. BETA.DIST permet de générer des mesures probabilistes dans Power BI, ce qui enrichit considérablement l'analyse.
• Sensibilité aux valeurs extrêmes de alpha et beta : Lorsque alpha ou beta sont inférieurs à 1, la distribution peut devenir extrêmement concentrée près des bornes de l'intervalle, ce qui la rend instable. Un alpha ≤ 0 ou un beta ≤ 0 rend la distribution mathématiquement invalide, et la fonction renverra une erreur. Il est donc important de valider les paramètres utilisés.
• Fonctionnalité avancée dans un contexte de DAX : BETA.DIST est une fonction relativement avancée comparée aux fonctions statistiques usuelles comme AVERAGE ou STDEV. Son utilisation nécessite une compréhension des distributions de probabilité et des paramètres statistiques. En analytique décisionnelle, elle sert souvent à des simulations ou des analyses bayésiennes.
• Comparaison avec d'autres distributions : Contrairement à NORM.DIST, qui modélise des variables normales non bornées, BETA.DIST travaille sur un intervalle strictement limité. Elle est donc adaptée aux situations où la variable ne peut dépasser une borne, par exemple un taux entre 0 et 1. Cette limitation est un avantage majeur pour les analyses de proportions, car elle empêche les extrapolations incohérentes.