ポアソン分布の確率の計算:ちょうど k 回・k 回以下・k 回以上

出典を再確認:2026年10月15日Microsoft サポート(POISSON.DIST 関数)

平均 λ(決まった時間に平均何回起こるか)と回数 k を入れると、ポアソン分布の確率を式つきで出します。k 回以下・以上、平均・分散と、分布の表(棒グラフ)も。Excel の POISSON.DIST と同じ値です。

数値を入れる

回
回
平均5回のとき、ちょうど2回起こる確率
0.0842

P(X = 2) = e−5 × 52 ÷ 2! ≒ 0.0842(8.42%)

2回以下 P(X ≤ 2) = 0.1247・2回以上 P(X ≥ 2) = 0.9596

平均 = 分散 = λ = 5・標準偏差 √λ ≒ 2.2361

Excel: =POISSON.DIST(2, 5, FALSE)(2回以下なら TRUE)

ポアソン分布(平均5回)でちょうど2回:0.0842(8.42%)

X の分布(λ = 5)

kP(X = k)P(X ≤ k)グラフ
00.00670.0067
10.03370.0404
20.08420.1247
30.14040.2650
40.17550.4405
50.17550.6160
60.14620.7622
70.10440.8666
80.06530.9319
90.03630.9682
100.01810.9863
110.00820.9945
120.00340.9980
130.00130.9993
140.00050.9998
150.00020.9999
164.91×10−51.0000

※ 確率は小数第5位を四捨五入。ごく小さい値は 10 のべき乗で表示。

ポアソン分布の計算ガイド:使い方と平均 λ の決め方

一定の時間や範囲の中で、ときどき起こる出来事の「件数」の確率を出します。必要なのは平均の件数 λ だけです。

こんなときに使えます

  • コールセンターや窓口で、1時間に何件以上来ると対応しきれないかを見積もりたいとき
  • 1日あたりの事故・トラブルの件数が、たまたま多かったのかを判断したいとき
  • 製品1個あたりのキズなど、欠点の数のばらつきを考えたいとき

使い方

  1. 「平均 λ」に、決めた時間・範囲あたりの平均件数を入れます。
  2. 「起こる回数 k」に、確率を知りたい件数を入れます。
  3. 結果の「k 回以上」「k 回以下」と、下の分布の表で、件数ごとの確率を確かめます。

計算の例

1時間に平均3件の問い合わせがある窓口で、λ = 3、k = 6 と入れると、6件以上来る確率は0.0839(8.39%)です。

反対に、1時間に1件も来ない確率は k = 0 で0.0498。平均3件でも、約20回に1回は静かな1時間になる計算です。

気をつけたいこと

  • λ は、知りたい時間の長さに合わせて直します。1時間に平均3件なら、30分では1.5です。
  • 出来事どうしが互いに影響しないことが前提です。1件の事故が次の事故を呼ぶような場面では、ずれが大きくなります。

よくある質問

ポアソン分布とは何ですか。
決まった時間や範囲の中で、まれな出来事が平均 λ 回起こるとき、実際に起こる回数 X の分布です。1時間に平均5件かかってくる電話が、ある1時間にちょうど2件になる確率などを表します。
ポアソン分布の式は?
P(X = k) = e−λ × λk ÷ k!(e ≒ 2.718 は自然対数の底)。λ = 5、k = 2 なら e−5 × 25 ÷ 2 ≒ 0.0842。Excel の =POISSON.DIST(2, 5, FALSE) と同じです。
平均と分散は?
ポアソン分布では平均も分散も λ、標準偏差は √λ です。λ = 5 なら平均5回、標準偏差 約2.24回。
二項分布との関係は?
試行回数 n が大きく、1回の確率 p が小さいとき、二項分布 B(n, p) は λ = np のポアソン分布で近似できます。たとえば n = 1,000、p = 0.002 なら λ = 2 です。
「k 回以上」の確率は?
1 − P(X ≤ k − 1) です。この計算機は、ごく小さな確率でも桁が落ちないように、k 回目から上を直接足して出しています。

出典

確認方法:Excel の POISSON.DIST 関数の使用例出典を再確認:2026年10月15日

Microsoft サポート
POISSON.DIST 関数(イベント数・平均・関数形式 TRUE/FALSE)

本ツールの整数・分数の計算は誤差なしで行い、終わりのない小数は表示した桁で四捨五入しています。授業やテストでの答えの書き方(分数のまま・帯分数・根号の形など)は、先生や問題の指示に従ってください。

作成:計算24の運営者(AIを含むツールで作成し、主な数値は出典の計算例・早見表と照合するテストで確かめてから公開しています。公開後に運営者が内容を確認し、誤りは見つけしだい直します) このサイトの作り方

要点

  • 式
    e−λ λk ÷ k!
  • 平均
    λ
  • 分散
    λ
  • 二項分布の近似
    λ = np(n が大きく p が小さい)