Để dự đoán số lượng sự kiện xảy ra trong một thời điểm cụ thể, người ta không thể không sử dụng hàm POISSON. Bài viết sau cung cấp hướng dẫn chi tiết về cách sử dụng hàm POISSON, hàm này trả về phân phối Poisson.
Mô tả: Hàm trả về phân phối Poisson, là cơ sở để xác định số lượng sự kiện xảy ra trong khoảng thời gian xác định, ví dụ với mật độ giao thông cuối tuần, lượng xe qua trạm thu phí trong 1 phút. Từ dự đoán sẽ có biện pháp hỗ trợ cụ thể.
Cú pháp: POISSON (x, giá trị trung bình, tích lũy).
Trong đó:
– x: Số sự kiện, là tham số bắt buộc.
– mean: Là giá trị được ước lượng (giá trị số), là tham số bắt buộc.
– tích lũy: Một giá trị lôgic xác định định dạng của giá trị trả về. Có các giá trị sau:
+ tích lũy = TRUE => hàm trả về xác suất Poisson tích lũy là 0
+ tích lũy = FALSE: hàm trả về xác suất Poisson tích lũy mà số sự kiện = x.
Chú ý:
– Hàm Poission được tính theo công thức:
+ tích lũy = TRUE:
+ tích lũy = FALSE:
– Nếu x là số thập phân thì hàm nhận giá trị nguyên của x.
– x và giá trị phải là số nếu không hàm trả về lỗi #VALUE.
– Nếu x
– Nếu hàm mean trả về giá trị lỗi #NUM !.
Ví dụ:
– Tính Poission khi tích lũy = True:
Trong ô cần tính toán, hãy nhập công thức: = POISSON (D13, D14, D15).
Nhấn Enter cho kết quả:
– Tính Poission khi tích lũy = Sai:
Trong ô cần tính, hãy nhập công thức: = POISSON (D13, D14, D16).
Nhấn Enter cho kết quả:
Do đó, giá trị hàm Poission tại giá trị tích lũy là khác nhau. Hy vọng hàm Poission sẽ giúp ích cho bạn trong việc dự đoán các sự kiện xảy ra trong một khoảng thời gian xác định.
Chúc may mắn!
Bài viết này giúp bạn nắm bắt được thông tin về các thủ thuật khi sử dụng các ứng dụng văn phòng. Để từ đó có thể sử dụng trực tiếp những thủ thuật này để đáp ứng các yêu cầu của bạn. Việc hiểu biết các thông tin trên sẽ giúp cho công việc của bạn được thực hiện dễ dàng và thuận tiện hơn. Ngoài ra, nếu bạn còn điều gì thắc mắc, hãy truy cập website: https://www.amorstay.com.vn/ để biết thêm các thông tin chi tiết hơn nhé.
ความคิดเห็น