엑셀에서 포아송 분포를 사용한 확률 계산

통계 계산 은 데이터 분석의 필수 요소로, 특히 E-커머스 환경에서 중요합니다. 역사적 데이터 분석은 기업에 중요한 확률을 확인하는 데 도움을 줍니다. 이 안내서에서는 조사 사례를 토대로 푸아송 분포 를 사용하여 Excel에서 확률을 계산하는 방법을 배웁니다.

중요한 인사이트 푸아송 분포를 사용하면 일정 시간 내 발생하는 사건의 확률을 결정할 수 있습니다. 이 예제에서는 한 시간 내에 E-커머스 쇼핑몰에서 두 명 이상 네 명 이하의 고객이 물건을 사는 확률을 계산하고, 총 두 명 이상의 고객이 물건을 살 확률을 계산합니다.

단계별 안내서

설명된 사건들의 확률을 계산하기 시작합시다.

단계 1: 푸아송 분포 기초 이해하기

먼저 푸아송 분포가 무엇인지 이해하는 것이 중요합니다. 이 이산형 확률 분포는 고정된 시간 기간 동안 발생하는 사건의 수를 정량화하는 데 사용됩니다. 현재 예제에서는 한 시간당 다섯 건의 구매가 평균이라고 가정했습니다. 이를 람다 값(λ = 5)으로 표현합니다.

단계 2: Excel에서 데이터 준비하기

Excel을 열고 새 테이블을 준비합니다. 람다와 원하는 사건 수와 같은 관련 매개변수가 잘 보이도록 해야 합니다.

단계 3: 고객 구매 확률 확인하기

첫 번째 시나리오에서는 두 명 이상 네 명 이하의 고객이 물건을 살 확률을 계산합니다. 두 명과 네 명 고객을 위한 확률을 계산하고 이들의 차이를 구하여 계산합니다.

단계 4: 푸아송 분포를 위한 Excel 수식 사용

확률을 계산하기 위해 POISSON.WAHRSCHEINLICHKEIT 함수를 사용합니다. 수식은 다음과 같습니다:

• 두 명 구매자를 위한: =POISSON.WAHRSCHEINLICHKEIT(2; 5; WAHR).
• 네 명 구매자를 위한: =POISSON.WAHRSCHEINLICHKEIT(4; 5; WAHR).

단계 5: 결과 해석

수식을 적용한 후에는, 예를 들어 두 명 구매자에 대해 12% 및 네 명 구매자에 대해 44%와 같은 두 확률을 얻게 됩니다. 이제 두 명 구매자의 확률을 네 명 구매자의 확률에서 빼면, 두 명 이상 네 명 이하의 고객이 물건을 살 확률이 32%임을 알 수 있습니다.

단계 6: 추가 확률 계산

이제 E-커머스 쇼핑몰에서 두 명 이상의 고객이 물건을 살 확률을 계산합니다. 먼저 두 명 구매자의 확률을 계산하고 1에서 빼줍니다.

단계 7: 두 명 이상 구매자를 위한 Excel 수식 사용

Excel 수식은 다음과 같습니다: =1 - POISSON.WAHRSCHEINLICHKEIT(2; 5; WAHR). 이것은 현재 상황에서 두 명 이상의 고객이 물건을 살 확률이 88%임을 나타냅니다.

단계 8: 결과 요약

모든 계산을 수행한 후, 중요한 확률을 기록합니다. 두 명 이상 네 명 이하의 고객이 물건을 살 확률은 32%이며, 두 명 이상의 고객이 총 무엇인가를 살 확률은 88%임을 알 수 있습니다.

요약

이 안내서에서는 Excel에서 확률을 계산하기 위해 푸아송 분포를 사용하는 방법을 배웠습니다. 특정 사건에 대한 확률을 계산하고 해석하는 단계를 수행했습니다.