POISSON

คำอธิบาย

POISSON ใน Excel ใช้เพื่อคำนวณความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในช่วงเวลาหรือพื้นที่ที่กำหนด โดยอิงตามการกระจายแบบ Poisson มักใช้เพื่อทำนายจำนวนเหตุการณ์ เช่น จำนวนรถที่มาถึงที่เก็บค่าผ่านทางใน 1 นาที

มีครั้งแรกในเวอร์ชันไหน

2003 หรือ Version ก่อนหน้า

รูปแบบคำสั่ง (Syntax)

POISSON(x, mean, cumulative)

Arguments

• x (Required – Number)
  จำนวนเหตุการณ์ที่สนใจคำนวณความน่าจะเป็น
• mean (Required – Number)
  ค่าที่คาดหวังหรือค่าเฉลี่ยของเหตุการณ์
• cumulative (Required – Boolean)
  ค่าตรรกะที่ระบุว่าความน่าจะเป็นที่คืนค่านั้นเป็นแบบสะสมหรือแบบแมสค่าฟังก์ชัน ถ้าเป็น TRUE จะคืนความน่าจะเป็นแบบสะสม ถ้าเป็น FALSE จะคืนค่าความน่าจะเป็นของจำนวนเหตุการณ์ที่เป็นไปได้

ตัวอย่างการใช้งาน (Examples)

• Formula:

  =POISSON(5, 3, FALSE)

  Description: ความน่าจะเป็นที่ร้านค้าขายค้อนจำนวน 5 อันวินาทีในวันที่คาดว่าค่าเฉลี่ยคือ 3 อัน
  Result:ได้ค่าความน่าจะเป็นสำหรับการขาย 5 ค้อนในวันหนึ่งประมาณ 0.100819
  
• Formula:

  =POISSON(20, 15, TRUE)

  Description: ความน่าจะเป็นแบบสะสมที่ร้านค้าขายทูน่าปริศนา 20 กระป๋องเมื่อค่าเฉลี่ยคาดคือ 15 กระป๋อง
  Result:ได้ค่าความน่าจะเป็นแบบสะสมสำหรับการขายไม่เกิน 20 กระป๋องในหนึ่งวันประมาณ 0.082971
  
• Formula:

  =POISSON(4, 7, TRUE)

  Description: ความน่าจะเป็นแบบสะสมที่ร้านค้าอุปกรณ์กีฬาขายบาสเกตบอลจำนวนไม่เกิน 4 ลูกเมื่อค่าเฉลี่ยคาดคือ 7 ลูก
  Result:ได้ค่าความน่าจะเป็นแบบสะสมสำหรับการขายไม่เกิน 4 ลูกในวันหนึ่งประมาณ 0.172992
  
• Formula:

  =POISSON(15, 10, TRUE) > 0.1

  Description: ใช้งานร่วมกับ IF เพื่อกำหนดภาวะที่มีการโทรเข้าที่คาดว่ามีค่ามากกว่า 10 ครั้งแล้วสูงกว่าเกณฑ์ 0.1
  Result:หากความน่าจะเป็นมากกว่า 0.1 จะแสดงผลว่ามีการโทรเข้าในวันนั้นเกินจากที่คาดการณ์ไว้
  
• Formula:

  =1 - POISSON(60, 50, TRUE)

  Description: ประเมินความน่าจะเป็นที่เว็บไซต์มีคนเข้าชมมากกว่า 60 คนต่อวันเมื่อค่าเฉลี่ยคาดคือ 50 คน
  Result:ได้ค่าความน่าจะเป็นที่จะมีการเข้าชมมากกว่า 60 คนต่อวันหลังจากหักลบค่าความน่าจะเป็นแบบสะสม
  

Tips & Tricks

– ใช้ POISSON ร่วมกับกราฟเพื่อแสดงภาพระดับความน่าจะเป็น อาจทำให้เห็นแนวโน้มหรือรูปแบบได้ชัดเจนขึ้น – ถ้าต้องการใช้ซ้ำในอนาคต ให้บันทึกสูตรคำนวณลงในมาโครได้

ข้อควรระวัง (Cautions)

– อย่าสับสนพารามิเตอร์ x และ mean เพราะจะส่งผลต่อความถูกต้องของการวิเคราะห์ – ตรวจสอบความเหมาะสมของข้อมูลที่ใช้โดยเฉพาะค่า mean ว่ายังคงเป็นข้อมูลที่สามารถไว้ใจได้

ฟังก์ชันที่เกี่ยวข้อง

• POISSON.DIST
• BINOM.DIST
• NORM.DIST

ข้อดี / ข้อจำกัด

ข้อดีคือสามารถใช้งานได้ครอบคลุมในหลากหลายสาขา มีความแม่นยำสูงในการทำนายเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นน้อย ข้อเสียคืออาจจะล้าเครื่องสำหรับข้อมูลที่มีปริมาณมาก

References

• Microsoft Official Documentation
• Statology Poisson Distribution Examples
• The Bricks Guide to POISSON in Excel

ขอบคุณที่เข้ามาอ่านนะครับ ❤️