Trong việc dự đoán số sự kiện xảy ra trong 1 thời gian cụ thể người ta không thể không sử dụng tới hàm POISSON tải về . Bài viết địa chỉ dưới đây hướng dẫn chi tiết cách sử dụng hàm POISSON tổng hợp , Hàm trả về phân bố Poisson.
Mô tả: Hàm trả về phân bố Poisson qua app , là căn cứ hướng dẫn để xác định số sự kiện xảy ra trong một khoảng thời gian xác định ví dụ như hướng dẫn với mật độ xe ngày cuối tuần tính mới nhất được số xe qua trạm thu phí trong 1 phút qua mạng . Từ việc dự đoán trước tính năng sẽ có nguyên nhân những biện pháp hỗ trợ cụ thể.
Cú pháp: POISSON(x,mean,cumulative).
Trong đó:
- x: Số sự kiện mới nhất , là tham số bắt buộc.
- mean: Là giá trị cần ước tính (giá trị dưới dạng số) ở đâu uy tín , là tham số bắt buộc.
- cumulative: Là giá trị logic xác định dạng thức cập nhật của giá trị trả về quảng cáo . Có nạp tiền các giá trị sau:
+ cumulative= TRUE => hàm trả về xác suất Poisson lũy tích lừa đảo mà 0 < số sự kiện <= x
+ cumulative= FALSE: hàm trả về xác suất Poisson lũy tích sửa lỗi mà số sự kiện = x.
Chú ý:
- Hàm Poission giá rẻ được tính bằng công thức:
+ cumulative= TRUE:
+ cumulative= FALSE:
- miễn phí Nếu x là số thập phân hàm thực hiện lấy giá trị nguyên tối ưu của x.
- x cài đặt và giá trị phải là dạng số mật khẩu nếu không hàm trả về lỗi #VALUE.
- ở đâu tốt Nếu x <0 hàm trả về giá trị lỗi #NUM!.
- cập nhật Nếu mean < 0 => hàm trả về giá trị #NUM!.
Ví dụ:
- Tính Poission khi cumulative = True:
Tại ô cần tính nhập công thức: =POISSON(D13,D14,D15).
Nhấn Enter kết quả là:
- Tính Poission khi cumulative = False:
Tại ô cần tính nhập công thức: =POISSON(D13,D14,D16).
Nhấn Enter kết quả là:
ở đâu uy tín Như vậy giá trị hàm Poission tại giá trị cumulative là khác nhau qua web . Hy vọng hàm Poission giúp ích cho dữ liệu các bạn trong việc dự đoán sự kiện xảy ra trong khoảng thời gian xác định kinh nghiệm .
Chúc dữ liệu các bạn thành công!
/5 ( votes)
