Tìm hiểu về hàm POISSON.DIST – Hàm trả về phân bố Poisson trong Excel

Bạn đã từng nghe về hàm POISSON.DIST – Hàm trả về phân bố Poisson trong Excel nhưng chưa biết cách sử dụng nó? Công cụ này cho phép tính toán phân bố Poisson, một trong những kiểu phân bố quan trọng trong thống kê. 

Hàm POISSON.DIST sẽ giúp bạn tính xác suất xảy ra một sự kiện trong một khoảng thời gian nhất định với một tần suất đã biết trước. Bạn cần nhập vào số lần xảy ra sự kiện, số sự kiện trung bình trên một khoảng thời gian và có thể tính được xác suất của sự kiện đó xảy ra bao nhiêu lần. 

Việc hiểu rõ về hàm POISSON.DIST sẽ giúp bạn nắm bắt rõ hơn về phân bố Poisson và áp dụng vào các bài toán thực tế. Hãy khám phá aptech và tận dụng tối đa sức mạnh của Excel!

ham poisson.dist

Hàm POISSON.DIST trong Excel:

Hàm POISSON.DIST trong Excel được sử dụng để tính phân bố Poisson và dự đoán số sự kiện xảy ra trong một thời gian cụ thể.

Cú pháp: =POISSON.DIST(x, mean, cumulative)

Đọc Thêm  Công thức hàm STANDARDIZE - Hàm trả về giá trị chuẩn hóa từ một phân bố đặc trưng trong Excel

Trong đó:

– `x`: Số sự kiện, là tham số bắt buộc.

– `mean`: Giá trị dự đoán ước tính, là tham số bắt buộc.

– `cumulative`: Giá trị logic xác định loại của hàm, là tham số bắt buộc:

  + `cumulative = TRUE` -> trả về hàm phân bố tích lũy.

  + `cumulative = FALSE` -> trả về hàm khối xác suất.

Chú ý:

– Nếu `x` không phải là số nguyên, nó sẽ được làm tròn thành số nguyên.

– Nếu `x` hoặc `mean` không phải là số, hàm sẽ trả về lỗi #VALUE!

– Nếu `x` hoặc `mean` là số âm, hàm sẽ trả về lỗi #NUM!

– Công thức tính của hàm POISSON.DIST với lũy tích là `cumulative = TRUE`:

ham poisson.dist

– Công thức tính của hàm POISSON.DIST với lũy tích là `cumulative = FALSE`:

Ví dụ:

Giả sử bạn muốn tính xác suất phân bố Poisson cho số sự kiện xác định dựa trên một số liệu cụ thể:

ham poisson.dist

– `x`: Số sự kiện là 3.

– `mean`: Dự đoán số sự kiện là 4.

– `cumulative`: Sử dụng hàm phân bố lũy tích.

Áp dụng công thức POISSON.DIST:

Đọc Thêm  Tìm hiểu File mẫu kiểm kê hàng tồn kho Excel mới nhất 2023

– nhập công thức: `=POISSON.DIST(3, 4, TRUE)`.

ham poisson.dist

– Nhấn Enter để tính toán.

ham poisson.dist

– Tính hàm khối POISSON xác suất. Nhập công thức: =POISSON.DIST(D6,D7,D9)

ham poisson.dist

– Nhấn Enter nhận kết quả là:

ham poisson.dist

Kết quả trả về xác suất phân bố lũy tích cho số sự kiện là 3 và dự đoán số sự kiện là 4 sẽ hiển thị trong ô tương ứng.

Tương tự, bạn có thể áp dụng hàm POISSON.DIST để tính xác suất phân bố khối xác suất cho các tình huống khác.

FAQ – Giải đáp những thắc mắc liên quan đến Hàm PROPER trong Excel

1. Hàm POISSON.DIST trong Excel được dùng làm gì?

Hàm POISSON.DIST trong Excel được sử dụng để tính toán xác suất của một sự kiện xảy ra trong một khoảng thời gian nhất định, dựa trên phân bố Poisson. Nó giúp chúng ta dự đoán được xác suất xảy ra một số lần một sự kiện đếm được trong một khoảng thời gian.

2. Có thể áp dụng hàm POISSON.DIST trên những trường hợp nào?

Hàm POISSON.DIST thường được sử dụng trong các lĩnh vực như thống kê, kinh tế, y tế và xác suất. Ví dụ, bạn có thể sử dụng hàm này để tính toán xác suất xảy ra số vụ tai nạn giao thông trong một ngày, số khách hàng đến cửa hàng trong một giờ hay số lỗi sản phẩm trong một dây chuyền sản xuất.

3. Công thức để tính toán hàm POISSON.DIST trong Excel là gì?

Công thức để tính toán hàm POISSON.DIST trong Excel là “=POISSON.DIST(x,mean,cumulative)”. Trong đó, “x” là số lần sự kiện xảy ra, “mean” là giá trị trung bình của sự kiện trong một khoảng thời gian và “cumulative” là một giá trị logic (TRUE hoặc FALSE) xác định xem tính toán xác suất tích luỹ hay không.

Lời kết 

Hàm POISSON.DIST trong Excel là một công cụ hữu ích để tính toán xác suất của phân bố Poisson. Bài viết đã giới thiệu và hướng dẫn cách sử dụng hàm này một cách đơn giản. 

Tôi hy vọng rằng thông tin trong bài viết đã đáp ứng được những thông tin cần thiết của bạn và giúp bạn hiểu rõ hơn về cách sử dụng hàm POISSON.DIST. Cảm ơn bạn đã đọc bài!

About the Author: aiti-aptech

You May Also Like

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *