Poisson pot ser una eina molt útil a l'hora d'abordar l'anàlisi estadística amb Excel. No mostres com funciona? Aquests són els passos per utilitzar POISSON.DIST d'Excel:
Seleccioneu una cel·la per a la resposta de POISSON.DIST.
Al menú Funcions estadístiques, seleccioneu POISSON.DIST per obrir el seu quadre de diàleg Arguments de funció.
Al quadre de diàleg Arguments de funció, introduïu els valors adequats per als arguments.
Al quadre X, introduïu el nombre d'esdeveniments dels quals esteu determinant la probabilitat. Per a aquest exemple, esteu cercant pr (1), així que introduïu 1.
Al quadre Mitjana, introduïu la mitjana del procés, que per a aquest exemple és 1.
Al quadre Acumulat, o bé és VERTADER per a la probabilitat acumulada o FALSE només per la probabilitat del nombre d'esdeveniments. Introduïu FALSE.
Amb les entrades per a X, Mitjana i Acumulat, la resposta apareix al quadre de diàleg. La resposta d'aquest exemple és .367879441.
Feu clic a D'acord per posar la resposta a la cel·la seleccionada.

A l'exemple, veieu la probabilitat de dues articulacions defectuoses en 1.000 i la probabilitat de tres. Per seguir amb els càlculs, escriviu 2 al quadre X per calcular pr (2) i 3 per trobar pr (3).
Al segle XXI és bastant fàcil calcular directament les probabilitats binomials. La imatge següent us mostra les probabilitats de Poisson i binomials dels nombres de la columna B i les condicions de l'exemple. Les probabilitats es representen gràficament perquè pugueu veure com de propers estan realment les dues. S'ha seleccionat la cel·la D3, de manera que la barra de Fórmules us mostra com s'ha utilitzat BINOM.DIST per calcular les probabilitats binomials.

Tot i que la utilitat de Poisson com a aproximació està obsoleta, ha agafat vida pròpia. Fenòmens tan dispars com les dades del temps de reacció en experiments de psicologia, la degeneració de substàncies radioactives i les puntuacions en els jocs d'hoquei professional semblen ajustar-se a les distribucions de Poisson. És per això que als analistes empresarials i als investigadors científics els agrada basar models en aquesta distribució.