{"id":9136,"date":"2025-07-15T13:34:49","date_gmt":"2025-07-15T13:34:49","guid":{"rendered":"https:\/\/functiontranslator.com\/distrib-poisson\/"},"modified":"2021-02-26T07:08:03","modified_gmt":"2021-02-26T07:08:03","slug":"poisson-dist","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/functiontranslator.com\/it\/poisson-dist\/","title":{"rendered":"DISTRIB.POISSON"},"content":{"rendered":"

Introduzione alla Distribuzione di Poisson<\/h2>\n

La funzione DISTRIB.POISSON (in Excel) e POISSON.DIST (in Google Sheets) calcola la probabilit\u00e0 di un determinato numero di eventi che si verifichino entro un intervallo fisso di tempo o spazio. Questo calcolo presuppone che gli eventi avvengano con una frequenza media costante e indipendentemente dal tempo trascorso dall’ultimo evento.<\/p>\n

Sintassi della funzione<\/h2>\n

La sintassi per DISTRIB.POISSON in Excel \u00e8:<\/p>\n

DISTRIB.POISSON(x, media, cumulativo)<\/code><\/pre>\n
La sintassi per POISSON.DIST in Google Sheets \u00e8:<\/p>\n
POISSON.DIST(x, media, cumulativo)<\/code><\/pre>\n
    \n
  • x<\/strong> – Il numero di eventi. \u00c8 richiesto che sia maggiore o uguale a 0.<\/li>\n
  • media<\/strong> – Il numero medio atteso di eventi per l’intervallo considerato.<\/li>\n
  • cumulativo<\/strong> – Un valore booleano che determina il tipo di probabilit\u00e0 restituita dalla funzione. Se vero, la funzione restituisce la probabilit\u00e0 cumulativa che il numero di eventi sia tra 0 e x inclusi. Se falso, restituisce la probabilit\u00e0 di osservare esattamente x eventi.<\/li>\n<\/ul>\n
    Esempi di formula<\/h2>\n
    Esempio 1: =DISTRIB.POISSON(3, 2, FALSO) Esempio 2: =POISSON.DIST(5, 4, TRUE)<\/code><\/pre>\n
    Nel primo esempio, la formula calcola la probabilit\u00e0 di verificarsi esattamente 3 eventi con una media di 2 eventi. Nel secondo esempio, la formula fornisce la probabilit\u00e0 cumulativa che si verifichino fino a 5 eventi, con una media di 4 eventi.<\/p>\n
    Applicazioni pratiche della distribuzione di Poisson<\/h2>\n
    Esempio Pratico 1: Gestione del Magazzino<\/h2>\n
    Per prevedere se la quantit\u00e0 di stock in magazzino sar\u00e0 sufficiente a coprire la domanda, consideriamo un esempio dove la domanda media giornaliera di un prodotto \u00e8 di 10 unit\u00e0. Utilizzando la distribuzione di Poisson possiamo calcolare la probabilit\u00e0 che la domanda non superi le 15 unit\u00e0.<\/p>\n
    =DISTRIB.POISSON(15, 10, VERO)<\/code><\/pre>\n
    Questa formula ci offre la probabilit\u00e0 cumulativa che la domanda sia da 0 a 15 unit\u00e0, aiutandoci a determinare se le scorte attuali sono adeguate.<\/p>\n
    Esempio Pratico 2: Affluenza ai Call Center<\/h2>\n
    Supponiamo che un call center riceva mediamente 5 chiamate all’ora. Per assicurare un servizio efficiente, il gestore potrebbe voler sapere quale \u00e8 la probabilit\u00e0 di ricevere un massimo di 7 chiamate in un’ora.<\/p>\n
    =POISSON.DIST(7, 5, TRUE)<\/code><\/pre>\n
    Questa probabilit\u00e0 cumulativa aiuta il gestore a decidere quanti operatori allocare in quell’ora specifica.<\/p>\n
    Conclusione<\/h2>\n
    Le applicazioni della distribuzione di Poisson sono vastamente riconosciute e utilizzate in diversi settori, inclusi logistica, gestione delle scorte e operazioni di call center. Padronanza e comprensione di questa funzione possono migliorare notevolmente la pianificazione e la gestione delle risorse.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
    Restituisce la distRibuzione di pRobabilit\u00e0 di Poisson<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[386],"tags":[],"class_list":["post-9136","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-statistiche"],"acf":[],"yoast_head":"\nFunzione POISSON.DIST (DISTRIB.POISSON) in Excel \u2013 come funziona, esempi e sintassi<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"La funzione POISSON.DIST (DISTRIB.POISSON) di Excel spiegata semplicemente. 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