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Fonction LNGAMMA.PRECIS ExcelGuide Complet 2026

La fonction LNGAMMA.PRECIS calcule le logarithme naturel de la fonction gamma avec une précision maximale. C'est la version haute précision de LNGAMMA, indispensable quand tu travailles avec des calculs statistiques avancés, des distributions de probabilité ou des coefficients binomiaux pour de grands nombres.

Syntaxe de la fonction LNGAMMA.PRECIS

LNGAMMA.PRECIS prend un seul paramètre : le nombre positif pour lequel calculer ln(Γ(x)) avec une précision optimale.

=LNGAMMA.PRECIS(x)

Comprendre le paramètre de LNGAMMA.PRECIS

1

x

(obligatoire)

Un nombre strictement positif. LNGAMMA.PRECIS calcule ln(Γ(x)), où Γ est la fonction gamma d'Euler (généralisation de la factorielle aux nombres réels).

Rappel : Pour un entier n, Γ(n) = (n-1)! (factorielle). Donc LNGAMMA.PRECIS(6) = ln(5!) = ln(120) ≈ 4,787. Pour les non-entiers, la fonction gamma interpole naturellement entre les factorielles.

Pourquoi le logarithme de gamma ?

La fonction gamma croît extrêmement vite. Les factorielles explosent : 170! ≈ 7×10^306, mais 171! dépasse les capacités d'Excel ! Le logarithme résout ce problème :

LNGAMMA.PRECIS fonctionne pour des valeurs où GAMMA déborde

ABCD
1nGAMMA(n)LNGAMMA.PRECIS(n)Note
21036288012,80GAMMA = 9!
3506,08×10^62144,56Encore gérable
41707,26×10^306706,57Limite de GAMMA
5171#NOMBRE!711,71LNGAMMA fonctionne !
61000#NOMBRE!5905,22Aucun problème
Formule :=LNGAMMA.PRECIS(1000)
Résultat :5905,22

Astuce combinatoire : Pour calculer C(n,k) avec de grands nombres, utilise ln(C(n,k)) = LNGAMMA.PRECIS(n+1) - LNGAMMA.PRECIS(k+1) - LNGAMMA.PRECIS(n-k+1), puis =EXP(...) si le résultat final est raisonnable.

Exemples pratiques

Exemple 1 – Data scientist : coefficient binomial pour grands n

Tu es data scientist et tu dois calculer le nombre de combinaisons C(500, 250). Ce nombre est astronomique, mais tu peux le manipuler via son logarithme.

Le logarithme permet de manipuler des nombres à 149 chiffres !

ABC
1CalculFormuleRésultat
2ln(500!)=LNGAMMA.PRECIS(501)2611,33
3ln(250!)=LNGAMMA.PRECIS(251)1134,00
4ln(C(500,250))=A1-2*A2343,33
5C(500,250)=EXP(343,33)1,17×10^149
Formule :=LNGAMMA.PRECIS(501)-2*LNGAMMA.PRECIS(251)
Résultat :343,33

Exemple 2 – Statisticien : distribution Beta

Tu es statisticien et tu modélises des probabilités avec une distribution Beta(α, β). La fonction de densité utilise la fonction gamma.

Le logarithme de la fonction Beta calculé via LNGAMMA.PRECIS

ABCD
1αβln(B(α,β))Formule
225-2,565=LNGAMMA.PRECIS(2)+LNGAMMA.PRECIS(5)-LNGAMMA.PRECIS(7)
31010-12,802=LNGAMMA.PRECIS(10)+LNGAMMA.PRECIS(10)-LNGAMMA.PRECIS(20)
45050-68,398=LNGAMMA.PRECIS(50)+LNGAMMA.PRECIS(50)-LNGAMMA.PRECIS(100)
Formule :=LNGAMMA.PRECIS(50)+LNGAMMA.PRECIS(50)-LNGAMMA.PRECIS(100)
Résultat :-68,398

La fonction Beta B(α, β) = Γ(α)Γ(β)/Γ(α+β). En passant au logarithme : ln(B) = ln(Γ(α)) + ln(Γ(β)) - ln(Γ(α+β)), ce qui s'exprime facilement avec LNGAMMA.PRECIS.

Exemple 3 – Physicien : calcul de partition thermodynamique

Tu es physicien et tu calcules la fonction de partition d'un système de N particules. Les factorielles interviennent pour tenir compte de l'indiscernabilité des particules.

LNGAMMA.PRECIS est plus précis que l'approximation de Stirling

ABCD
1N particulesln(N!)Approximation StirlingÉcart
2100363,74360,520,9%
310005912,135907,760,07%
41000082108,9382103,400,007%
Formule :=LNGAMMA.PRECIS(10001)
Résultat :82108,93

Erreurs courantes

Passer un nombre négatif ou zéro

LNGAMMA.PRECIS n'accepte que les nombres strictement positifs. Γ(0) et Γ(nombres négatifs) sont soit infinis soit indéfinis.

❌ =LNGAMMA.PRECIS(0) → #NOMBRE!
❌ =LNGAMMA.PRECIS(-5) → #NOMBRE!
✓ =LNGAMMA.PRECIS(0,5) → -0,1207... (correct)

Oublier le décalage pour les factorielles

Γ(n) = (n-1)!, pas n!. Pour ln(n!), utilise LNGAMMA.PRECIS(n+1). Par exemple, ln(5!) = LNGAMMA.PRECIS(6), pas LNGAMMA.PRECIS(5).

Questions fréquentes

Quelle différence entre LNGAMMA et LNGAMMA.PRECIS ?

LNGAMMA.PRECIS utilise un algorithme optimisé qui offre une précision supérieure, notamment pour les valeurs très petites (proches de 0) ou très grandes. Pour la plupart des usages courants, la différence est minime, mais en calcul scientifique de haute précision, LNGAMMA.PRECIS est préférable.

Pourquoi utiliser le logarithme plutôt que GAMMA directement ?

GAMMA(x) croît extrêmement vite. Par exemple, GAMMA(171) dépasse la capacité d'Excel (erreur #NOMBRE!). En revanche, LNGAMMA.PRECIS(171) = 706,57... fonctionne parfaitement. Le logarithme compresse les grandes valeurs.

LNGAMMA.PRECIS accepte-t-il les nombres négatifs ?

Non, LNGAMMA.PRECIS n'accepte que les nombres strictement positifs (x > 0). Pour un nombre négatif ou zéro, Excel retourne l'erreur #NOMBRE!.

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