Phân phối Poisson trong Excel sau đây cung cấp phác thảo về các hàm được sử dụng phổ biến nhất trong Excel. Đây là hàm phân phối xác suất tích hợp sẵn [pdf] trong excel được phân loại trong Hàm thống kê
Bắt đầu khóa học Excel miễn phí của bạn
Các hàm Excel, công thức, biểu đồ, định dạng tạo bảng điều khiển excel và những thứ khác
Nó được sử dụng để tính toán dự báo doanh thu
Gói VBA tất cả trong một Excel[hơn 120 khóa học, hơn 30 dự án]
Giá
Xem khóa học
120+ khóa học trực tuyến. Hơn 30 dự án. Hơn 500 giờ. Giấy chứng nhận có thể kiểm chứng. Truy cập Trọn đời
4. 9 [62.091 xếp hạng]
Nó liên quan đến phân phối mũ. Đó là số lần xuất hiện của một sự kiện trong một đơn vị thời gian, khoảng cách, diện tích hoặc thể tích E. g
a] Số vụ TNGT trong ngày. Ở đây, số lần xuất hiện của sự kiện là một biến ngẫu nhiên Poisson;
b] Số cuộc điện thoại tổng đài viên tiếp nhận trong khung thời gian cố định 60 phút
c] Số lỗi trong một chốt vải
d] Số lỗi trên từng trang của văn bản có thể là lỗi chính tả hoặc các lỗi khác
Hàm khối lượng xác suất Poisson tính toán xác suất xuất hiện của x và công thức thống kê được đề cập dưới đây sẽ tính toán xác suất đó.
P [ x, λ] = [[e−λ] * λ x] / x.
Nơi đây,
- λ [Lambda] là số lần xuất hiện dự kiến trong khoảng thời gian đã chỉ định
- X [biến ngẫu nhiên] được gọi là biến ngẫu nhiên Poisson với tham số λ
- e tương tự như pi, là hằng số toán học, cơ số logarit tự nhiên, xấp xỉ bằng 2. 71828
- x. được gọi là x giai thừa, e. g. 5 giai thừa sẽ là 120, được tính như sau
5. =5x4x3x2x1 = 120
Ghi chú. Ở đây, phương tiện của biến ngẫu nhiên bằng lambda;
Đường cong phân phối Poisson cho khối lượng xác suất & tích lũy
Giải thích hàm phân phối Poisson trong Excel
Nó được sử dụng để ước tính hoặc dự đoán xác suất của một số lần xuất hiện sự kiện cụ thể trong một khoảng thời gian hoặc không gian cụ thể
Cú pháp hoặc công thức cho hàm phân phối Poisson trong Microsoft Excel là
chất độc. Cú pháp hoặc công thức của hàm DIST có đối số được đề cập bên dưới
- x. đó là tổng số sự kiện mà xác suất xảy ra sẽ được tính toán
Ghi chú. Nó không phải là một giá trị âm;
Giá trị này phải là một số nguyên;
- Bần tiện. Số sự kiện dự kiến sẽ xảy ra [Lưu ý. nó phải ≥ 0]
- Tích lũy. Một đối số logic chỉ định loại phân phối được tính toán
Ở đây, loại phân phối có thể là, hoặc Nó có thể là một trong những loại được đề cập dưới đây
- TRUE hoặc 1 – Sử dụng hàm phân phối tích lũy hoặc
Nó sẽ trả về xác suất tích lũy của sự kiện x hoặc ít hơn xảy ra
- FALSE hoặc 0 – Sử dụng hàm khối lượng hoặc mật độ xác suất
i. e. Excel sẽ trả về xác suất chỉ x số sự kiện xảy ra
Cách sử dụng hàm phân phối Poisson trong Excel?
Hãy xem cách hoạt động của hàm Phân phối Poisson trong Excel với các ví dụ
Bạn có thể tải xuống Mẫu Excel phân phối Poisson này tại đây – Mẫu Excel phân phối Poisson
Ví dụ #1 – Tính Xác suất Khối lượng hoặc Hàm Mật độ
Giả sử một đại lý trung tâm cuộc gọi bên ngoài có 5. 8 cuộc điện thoại mỗi phút; . Hãy xem cách tính hàm phân phối tích lũy và hàm khối lượng hoặc mật độ xác suất
Bây giờ, chúng ta có thể tính khối lượng xác suất hoặc hàm mật độ bằng cách sử dụng hàm Phân phối Poisson
- Chọn ô cần áp dụng Hàm phân phối Poisson để tính toán phân phối tích lũy, i. e. “A2. ”
- Bây giờ hãy nhấp vào nút chèn hàm [fx] dưới thanh công cụ công thức ở đầu trang tính excel, Lúc này hộp thoại sẽ xuất hiện, tại đây bạn nhập từ khóa “POISSON” vào ô tìm kiếm hàm; . Trong đó, bạn cần chọn chức năng Phân phối Poisson
Giả sử nhân viên tổng đài thực hiện đúng 5 cuộc điện thoại trong 1 phút
X = 5, là tổng số biến cố cần tính xác suất xảy ra
trung bình = 5. 8, đó là số sự kiện dự kiến sẽ xảy ra
Tích lũy. Một đối số logic chỉ định loại phân phối được tính toán
- Ở đây, loại phân phối cần tìm hiểu là hàm mật độ hoặc khối lượng xác suất. do đó tích lũy = false hoặc 0 [hàm mật độ xác suất]. Nó sẽ trả về xác suất chỉ x số sự kiện xảy ra
- Hàm phân phối Poisson trả về giá trị của hàm mật độ hoặc khối lượng xác suất, i. e. 0. 165596337, nơi bạn cần chuyển đổi nó thành tỷ lệ phần trăm, kết quả là 16. 55%
Với giá trị trên, nếu tôi vẽ đồ thị cho hàm khối lượng hoặc mật độ xác suất, tôi. e. cuộc gọi điện thoại mỗi phút trên trục Y [Giá trị trung bình] & giá trị mật độ hoặc khối lượng xác suất trên trục X [giá trị Pdf], nó sẽ xuất hiện như được đề cập bên dưới
Đường cong phân phối Poisson cho hàm khối lượng hoặc mật độ xác suất
Tương tự, chúng ta có thể tính toán phân phối tích lũy với sự trợ giúp của hàm Phân phối Poisson
Ví dụ #2 – Tính toán Phân phối Tích lũy
Giả sử một trung tâm cuộc gọi đã thực hiện tối đa 5 cuộc gọi trong một phút
Để tính toán phân phối tích lũy với sự trợ giúp của hàm Phân phối Poisson, thay đổi duy nhất cần thực hiện là đối số tích lũy trong hàm Phân phối Poisson được đặt thành giá trị TRUE thay vì false
- Chọn ô cần áp dụng Hàm phân phối Poisson để tính toán phân phối tích lũy, i. e. “D6. ”
- Bây giờ hãy nhấp vào nút chèn hàm [fx] dưới thanh công cụ công thức ở đầu trang tính excel, Lúc này hộp thoại sẽ xuất hiện, tại đây bạn nhập từ khóa “POISSON” vào ô tìm kiếm hàm; . Trong đó, bạn cần chọn chức năng Phân phối Poisson
Giả sử nhân viên tổng đài thực hiện đúng 5 cuộc điện thoại trong 1 phút
X = 5, là tổng số biến cố cần tính xác suất xảy ra
trung bình = 5. 8, đó là số sự kiện dự kiến sẽ xảy ra
Tích lũy. Một đối số logic chỉ định loại phân phối được tính toán
Ở đây, loại phân phối cần tìm hiểu là TÍCH LŨY. Do đó tích lũy = TRUE hoặc 1 Hàm mật độ tích lũy [CDF]
Excel sẽ trả về xác suất tích lũy của sự kiện x hoặc ít hơn xảy ra
Hàm phân phối Poisson trả về giá trị của phân phối tích lũy, i. e. 0. 478314687, nơi bạn cần chuyển đổi nó thành tỷ lệ phần trăm, kết quả là 47. 83%
Những điều cần ghi nhớ
- Nếu giá trị của X hoặc giá trị trung bình nhỏ hơn 0 trong hàm Phân phối Poisson thì lỗi #NUM sẽ xảy ra
- Nếu bất kỳ đối số nào trong hàm Phân phối Poisson không phải là số, thì #VALUE. lỗi
- Giá trị X trong hàm phân phối Poisson phải luôn là số nguyên;
Bài viết được đề xuất
Đây là hướng dẫn về Phân phối Poisson trong Excel. Ở đây chúng tôi thảo luận về Cách sử dụng Hàm phân phối Poisson trong Excel, cùng với các ví dụ và mẫu excel có thể tải xuống. Bạn cũng có thể xem các bài viết sau để tìm hiểu thêm –