スプレッドシートのPOISSON関数とは
POISSON関数は指定した値と平均値に対するポアソン分布関数の値を返す統計関数であり、Googleスプレッドシートにおいて確率計算を行うために使用されます。この関数は特定の期間や領域内で発生する事象の数を予測する際に有効で、ネットワークパケットの到着数やログイン試行回数などの分析に活用できるのです。
関数の基本構文はPOISSON(x, 平均, 累積)となっており、xには入力値、平均にはポアソン分布の平均値、累積には累積分布関数を使用するかを指定するブール値を設定します。この関数を使用することで、確率統計に基づいた正確な計算結果を得ることが可能になり、ビジネスにおけるリスク評価や需要予測などの分析業務を効率化できます。
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POISSON関数の基本的な構文と引数
POISSON関数の第1引数であるxには、ポアソン分布関数に入力する数値を指定し、この値は0以上の整数または小数点を含む実数を設定できます。第2引数の平均値には、ポアソン分布における期待値であるμ（ミュー）を入力し、この値は必ず正の数値である必要があります。
=POISSON(2, 1.5, FALSE)第3引数の累積には、TRUE またはFALSEのブール値を指定し、TRUEを設定した場合は累積分布関数を計算して指定値以下の確率を返します。FALSEを設定した場合は確率密度関数を計算し、指定した値ちょうどの確率を算出するため、分析の目的に応じて適切な値を選択することが重要です。
関数の計算結果は0から1の間の数値として出力され、この値が確率を表すパーセンテージの小数点表現になります。例えば0.2という結果は20%の確率を意味し、スプレッドシート上でパーセンテージ形式に変更することで視覚的に理解しやすい表示に変換できるのです。
累積分布と確率密度の計算方法
累積分布関数を使用する場合は第3引数にTRUEを指定し、この設定により指定した値以下で事象が発生する累積確率を算出できます。例えば平均2回の事象において3回以下の発生確率を求める際には、=POISSON(3, 2, TRUE)のように記述することで正確な累積確率を取得できるのです。
=POISSON(3, 2, TRUE)確率密度関数を使用する場合は第3引数にFALSEを設定し、指定した値ちょうどで事象が発生する確率を計算します。同じ条件で3回ちょうど発生する確率を求める場合は、=POISSON(3, 2, FALSE)と入力することで、その特定の値における確率密度を正確に算出できます。
実際のビジネス分析では、品質管理における不良品発生数の予測や、コールセンターでの問い合わせ件数の統計分析などに応用できます。これらの計算により、将来の事象発生パターンを科学的に予測し、適切なリソース配分や業務計画の策定が可能になるため、データドリブンな意思決定を支援する重要な機能となります。
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