泊松分布验证- 用excel进行数据分析番外

如何判断正态分布-用excel进行数据分析番外谁说要验证泊松分布的？以下是一种方法，这种方法有种缺陷，分类不能太多，否则验证会有问题。

|| 泊松分布的定义 ||

在做泊松分布验证前，我们先了解下什么是泊松分布，查维基百科，直接摘录其中最重要的概念如下：

泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数的概率分布。如某一服务设施在一定时间内受到的服务请求的次数，电话交换机接到呼叫的次数、汽车站台的候客人数、机器出现的故障数、自然灾害发生的次数、DNA序列的变异数、放射性原子核的衰变数、雷射的光子數分布等等。

泊松分布的函数如下：

泊松分布的参数λ是单位时间（或单位面积）内随机事件的平均发生率

从这个函数中看出，泊松分布其实只有一个变量，当确定了λ后，泊松分布就已经确定。

在实际运用中，有人用此分布预测球赛结果，我们物流也可以运用泊松分布预测市场需求；跟正态分布一样，也是非常常用的分布之一，在运用这个分布前，我们如何来验证呢？我怎么知道，我的一堆数据是符合哪个分布的？

对于正态分布的验证有很多方法，对于泊松分布也有很多，通常Python，R等软件都可以非常简单的进行验证，这里对于我们苦逼的物流来说，咱只有excel，怎么利用手头有限的资源，进行验证呢？

先从原理入手，如果我们把数据去比对标准的泊松分布，再求出对应的P，对P进行验证就可以知道，分布是否是泊松分布了。

|| 卡方检验 ||

查看了很多检验的方法，最简单实现而且Excel有现有公式的就是卡方检验（Chi-squaregoodness of fit testing）, 理论上这个测试可以测试任何分布，（当然我没有尝试过，有兴趣的可以试一下）

卡方检验的原理：卡方检验可用于检验观察数据遵循特定条件的假设分配。测试程序包括在样本中安排n个观察值进入具有k个类别的频率表。卡方统计量为：

自由度数为k −p − 1，可以通过查表得出P，再对比P是否小于0.05来验证是否是泊松分布，同理这个检验可以用于其他分布，比如正态分布。

看原理，估计看得稀里糊涂，咱用下面的实际案例来看下，如果运用这个检测方法去验证泊松分布：

因为泊松分布是对次数的概率统计，所以，你先要检测你的统计是否符合这个标准，然后，我们再对数据进行分不同的维度和自由度进行统计分析，这里的案例只举了一个维度。

方法一：

我们先用excel的自带功能生成100个泊松分布的随机数。然后根据上面的公式进行分析计算得出相关的X^2和，再进行查表进行找到P值

方法二：

可以直接运用excel的POISSON.DIST和CHISQ.TEST直接得出P值。

下面的录像中，我会具体介绍如何实现，并比对正态分布的的数据进行分析验证。

录像中有点需要纠正，自由的K-2，那个K是X的数量，这里计数错了，应该是7个，不是6个。

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