Cómo usar la función POISSON.DIST en Excel
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Descripción
La función POISSON.DIST en Excel calcula la distribución de Poisson, que es una distribución de probabilidad discreta que describe el número de eventos que ocurrirán en un intervalo de tiempo o espacio específico. Esta distribución es útil para modelar fenómenos que ocurren con una tasa constante y de manera independiente, como el número de llamadas que recibe una central telefónica en una hora o el número de accidentes en una intersección durante un día.
La función POISSON.DIST devuelve la probabilidad de que ocurra un número específico de eventos en el intervalo, o bien la probabilidad acumulada de que el número de eventos sea igual o menor que un valor dado.
POISSON.DIST facilita tareas como:
- Modelado de eventos raros: Estimar la probabilidad de que un evento raro ocurra un número específico de veces en un intervalo de tiempo o espacio.
- Análisis de frecuencia de eventos: Calcular la probabilidad de que un número determinado de eventos ocurran en una muestra de tiempo o espacio bajo condiciones de tasa constante.
- Investigación científica: Usada para modelar fenómenos naturales, como la distribución de partículas en un área dada o la ocurrencia de fallos en una máquina.
Sintaxis
=POISSON.DIST(x; media; acumulado)
- x: Obligatorio. Es el número de eventos para los cuales se desea calcular la probabilidad. Este valor debe ser un número entero no negativo.
- media: Obligatorio. Es la media o tasa promedio de ocurrencia de eventos en el intervalo especificado. Este valor debe ser un número positivo.
- acumulado: Obligatorio. Es un valor lógico que especifica el tipo de distribución a devolver:
- VERDADERO: Devuelve la probabilidad acumulada de que ocurran x o menos eventos.
- FALSO: Devuelve la probabilidad exacta de que ocurran exactamente x eventos.
Notas adicionales
- Distribución de Poisson: La distribución de Poisson es especialmente útil para modelar eventos que ocurren de manera independiente y a una tasa constante en el tiempo o el espacio. No es adecuada para eventos con una probabilidad variable o dependiente de otros factores.
- Tasa constante de ocurrencia: La media (media) representa la tasa promedio de ocurrencia de eventos en un intervalo de tiempo o espacio. Este valor debe ser positivo, y la función asume que la tasa es constante durante el intervalo.
- Propósito de acumulado: El parámetro acumulado permite calcular la probabilidad acumulada (si se desea saber la probabilidad de que ocurra un número de eventos x o menos) o la probabilidad exacta (si se desea saber la probabilidad de que ocurra exactamente x eventos).
- Error con valores negativos: Si x es un valor negativo, Excel devolverá un error #¡NUM!, ya que no es posible tener un número negativo de eventos en el contexto de la distribución de Poisson.
Relación con otras funciones
- BINOM.DIST: Mientras que POISSON.DIST se utiliza para modelar eventos raros en un intervalo, BINOM.DIST se usa para modelar el número de éxitos en un número fijo de intentos. Ambos se utilizan en contextos probabilísticos, pero BINOM.DIST es más apropiado para situaciones con un número fijo de intentos y una probabilidad constante de éxito en cada intento.
- NORM.DIST: NORM.DIST calcula la probabilidad acumulada de una distribución normal, que se utiliza para fenómenos continuos, mientras que POISSON.DIST se usa para eventos discretos. Ambos calculan probabilidades, pero pertenecen a distribuciones diferentes.
- EXPON.DIST: Al igual que POISSON.DIST, EXPON.DIST también está relacionada con la probabilidad de ocurrencia de eventos, pero mientras POISSON.DIST se utiliza para eventos discretos, EXPON.DIST se usa para eventos continuos que ocurren a una tasa constante.
- POISSON: La función POISSON es una versión anterior de POISSON.DIST. Aunque ambas funciones devuelven la misma probabilidad, POISSON.DIST es más precisa y flexible en versiones recientes de Excel.
Tipo de uso
Implementación de análisis de eventos raros y predicción de probabilidades en intervalos de tiempo:
- Análisis de llamadas telefónicas: Calcular la probabilidad de recibir un número específico de llamadas en una hora en un centro de atención telefónica, dado que se sabe el número promedio de llamadas.
- Estudio de accidentes de tráfico: Estimar la probabilidad de que ocurran un número determinado de accidentes en una carretera o intersección durante un día, con una tasa promedio de accidentes conocida.
- Investigación médica: Modelar la probabilidad de que un número específico de pacientes de una población experimente un evento raro, como una enfermedad rara, en un intervalo de tiempo dado.
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