Cómo utilizar la función POISSON.DIST de Excel

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

Seleccione una celda para la respuesta de POISSON.DIST.

En el menú Funciones estadísticas, seleccione POISSON.DIST para abrir su cuadro de diálogo Argumentos de función.

En el cuadro de diálogo Argumentos de función, ingrese los valores apropiados para los argumentos.
En el cuadro X, ingrese el número de eventos para los que está determinando la probabilidad. Para este ejemplo, está buscando pr (1), así que ingrese 1.
En el cuadro Media, ingrese la media del proceso, que para este ejemplo es 1.
En el cuadro Acumulado, es VERDADERO para la probabilidad acumulada o FALSO solo para la probabilidad del número de eventos. Introduzca FALSO.
Con las entradas para X, Media y Acumulativo, la respuesta aparece en el cuadro de diálogo. La respuesta para este ejemplo es .367879441.

Haga clic en Aceptar para poner la respuesta en la celda seleccionada.

En el ejemplo, ve la probabilidad de dos uniones defectuosas en 1000 y la probabilidad de tres. Para continuar con los cálculos, escriba 2 en el cuadro X para calcular pr (2) y 3 para encontrar pr (3).

En el siglo XXI es bastante fácil calcular directamente las probabilidades binomiales. La siguiente imagen muestra las probabilidades de Poisson y binomial para los números en la columna B y las condiciones del ejemplo. Las probabilidades están graficadas para que pueda ver qué tan cerca están realmente las dos. Se seleccionó la celda D3, por lo que la barra de fórmulas muestra cómo se usó DISTR.BINOM para calcular las probabilidades binomiales.

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