Excel'de POISSON Fonksiyonu Nasıl Kullanılır
POISSON işlevi, istatistiki analizler ve olasılık hesaplamalarında sıkça kullanılan önemli bir işlevdir. Hem Microsoft Excel (MS Excel) hem de Google E-Tablolar’da, belirli bir aralıkta belirli bir olayın kaç kez meydana geleceğini tahmin etmeye yarayan bir dağılım fonksiyonudur. Bu işlev, özellikle olayların belirli bir oranda rastgele gerçekleştiği durumlarda kullanışlıdır.
İşlevin Sözdizimi ve Temel Kullanımı
POISSON.DAGILIM(x, lambda, kümülatif)- x: Olayın gerçekleşme sayısı
- lambda: Ortalama olay beklenme sayısı (ortalama hız)
- kümülatif: Hesaplama türünü belirleyen mantıksal bir değer. TRUE ise işlev, kümülatif dağılım fonksiyonu değerini hesaplar; FALSE ise olasılık kütle fonksiyonunu hesaplar.
Kümülatif değeri TRUE olduğunda, işlev, X sayısına kadar olan olaylar için kümülatif olasılığı verir. Kümülatif değeri FALSE olduğunda ise, tam olarak X sayıda olayın olasılığını verir.
Pratik Kullanım Senaryoları
POISSON fonksiyonu; müşteri hizmetleri, çağrı merkezi, trafik akışı analizi, biyoloji ve finans gibi birçok alanda kullanılabilir. İşte bu işlevi kullanmanın iki pratik yolu:
Çağrı Merkezi Gelen Aramaların Analizi
Bir çağrı merkezi yöneticisi, ortalama olarak saatte 10 arama aldığını biliyor ve bir saat içinde tam olarak 15 arama alınma olasılığını öğrenmek istiyor:
=POISSON.DAGILIM(15, 10, FALSE)Bu formül, bir saat içinde tam olarak 15 aramanın gelme olasılığını hesaplar. POISSON fonksiyonunun FALSE kullanılması, bu spesifik sayıda olayın olasılığını verir.
Biyolojik Deneylerde Olay Sayısı Tahmini
Bir biyolog, laboratuvarında belirli bir bakteri kültüründe ortalama 20 koloni büyümesini beklemekte ve en çok 25 koloni büyümesi olasılığını merak etmektedir:
=POISSON.DAGILIM(25, 20, TRUE)Bu hesaplama, en fazla 25 koloni büyüme olasılığını verecektir. Burada, TRUE değeri kullanılarak, 0’dan 25’e kadar olan koloni sayısı için toplam olasılık hesaplanmaktadır.
Her iki örnekte de görüldüğü üzere, POISSON işlevi belirli bir olayların belirli bir oranla meydana gelme olasılığını anlamak için kullanışlıdır. İşlevin sağladığı detaylar, planlama ve risk yönetimi süreçlerinde kritik rol oynayabilir.
Genel Yorumlar
POISSON işlevi, özellikle az sayıda ve bağımsız olayların olduğu durumlarda çok etkilidir. Lambda değeri ne kadar yüksek olursa, dağılım o kadar normal dağılıma yaklaşır; bu durum, işlevin daha geniş bir uygulama yelpazesine sahip olduğunu gösterir. Ancak, lambda değerinin düşük olduğu durumlarda ayrık olasılıklar önemli hale gelir ve bu da çeşitli senaryolarda farklı stratejilerin uygulanmasını gerektirebilir.
Daha fazla bilgi: https://support.microsoft.com/tr-tr/office/poisson-işlevi-d81f7294-9d7c-4f75-bc23-80aa8624173a