Cómo usar la función POISSON.DIST de Excel

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Por Joseph Schmuller

Poisson puede ser una herramienta muy útil al abordar el análisis estadístico con Excel. ¿No mostrar cómo funciona? Estos son los pasos para usar el POISSON.DIST de Excel:

  1. Seleccione una celda para la respuesta de POISSON.DIST.
  2. En el menú Funciones estadísticas, seleccione POISSON.DIST para abrir la ventana de diálogo Argumentos de función.
  3. En la ventana de diálogo Argumentos de función, introduzca los valores apropiados para los argumentos. Para este ejemplo, usted está buscando pr(1), así que ingrese 1.En el cuadro Promedio, ingrese la media del proceso, que para este ejemplo es 1.En el cuadro Acumulado, es TRUE para la probabilidad acumulada o FALSE para sólo la probabilidad del número de eventos. Con las entradas para X, Media y Acumulado, la respuesta aparece en la ventana de diálogo. La respuesta para este ejemplo es.367879441.
  4. Haga clic en Aceptar para poner la respuesta en la celda seleccionada.

En el ejemplo, se ve la probabilidad de dos uniones defectuosas en 1.000 y la probabilidad de tres. Para seguir adelante con los cálculos, escriba 2 en la casilla X para calcular pr(2), y 3 para encontrar pr(3).

En el siglo XXI es bastante fácil calcular las probabilidades binomiales directamente. La imagen de abajo muestra el Poisson y las probabilidades binomiales para los números de la columna B y las condiciones del ejemplo. Las probabilidades se grafican para que pueda ver cuán cerca están realmente. Se seleccionó la celda D3, por lo que la barra Fórmula muestra cómo se utilizó BINOM.DIST para calcular las probabilidades binomiales.

Aunque la utilidad del Poisson como aproximación es obsoleta, ha cobrado vida propia. Fenómenos tan dispares como los datos de tiempo de reacción en los experimentos de psicología, la degeneración de sustancias radioactivas y las puntuaciones en los juegos de hockey profesional parecen ajustarse a las distribuciones de Poisson. Es por ello que a los analistas de negocio y a los investigadores científicos les gusta basar sus modelos en esta distribución.

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