Como usar o POISSON do Excel. DIST Function - dummies

Poisson pode ser uma ferramenta muito útil ao abordar a análise estatística com o Excel. Não mostre como isso funciona? Aqui estão as etapas para usar o POISSON do Excel. DIST :

1. Selecione uma célula para POISSON. DIST .
2. No menu Funções estatísticas, selecione POISSON. DIST para abrir a caixa de diálogo Argumentos da função.
3. Na caixa de diálogo Argumentos de função, insira os valores apropriados para os argumentos.

   Na caixa X, insira o número de eventos para os quais você está determinando a probabilidade. Para este exemplo, você está procurando pr (1), então digite 1.

   Na caixa Média, digite a média do processo, que para este exemplo é 1.

   Em A caixa Cumulativa, é TRUE para a probabilidade cumulativa ou FALSE apenas para a probabilidade do número de eventos. Digite FALSE .

   Com as entradas para X, Média e Cumulativa, a resposta aparece na caixa de diálogo. A resposta para este exemplo é. 367879441.

4. Clique em OK para colocar a resposta na célula selecionada.

No exemplo, você vê a probabilidade de duas junções defeituosas em 1 000 e a probabilidade de três. Para seguir com os cálculos, digite 2 na caixa X para calcular pr (2) e 3 para encontrar pr (3).

No século 21, é muito fácil calcular as probabilidades binomiais diretamente. A imagem abaixo mostra as probabilidades de Poisson e binômio para os números na coluna B e as condições do exemplo. As probabilidades são representadas graficamente para que você possa ver o quão perto elas estão realmente. A célula D3 foi selecionada, então a barra de Fórmula mostra como BINOM. DIST foi utilizado para calcular as probabilidades binomiais.

Embora a utilidade de Poisson como uma aproximação esteja desactualizada, ela tomou uma vida própria. Os fenômenos tão amplamente díspares quanto os dados do tempo de reação em experiências de psicologia, degeneração de substâncias radioativas e pontuações em jogos de hóquei profissionais parecem se adequar às distribuições de Poisson. É por isso que analistas de negócios e pesquisadores científicos gostam de basear modelos nessa distribuição.