Tento matematický model je určen pro diskrétní data. Ukazuje pravděpodobnost počtu výskytů nějakého jevu, tj. příznaku, události, defektu buď za danou jednotku času (hodina, měsíc, pracovní směna, zimní sezóna, ….) nebo na jednotku z výstupu procesu (kus, délka, plocha, objem jednotky,…). Jevy vznikají nezávisle na sobě.
Zde jsou příklady dat, jejichž polygony histogramu relativní četnostikopírují křivku tohoto modelu. Každý příznak nebo jev (počet něčeho,…) představuje pouze jeden bod v grafu četnosti (histogramu).
počet plošných jednotek neprodané reklamní plochy v jednom čísle časopisu
počet neaktivních pixelů na monitoru
počet defektů na jedné jednotce z výstupu procesu (kalhoty, přístroj, smlouva, ..,)
počet překlepů na stránce dokumentů
počet ztracených bodů v testu o stále stejném maximálním počtu možných bodů
počet chyb při zadávání dat do formuláře
počet telefonátů do call centra za den
počet návštěvníků v ZOO za týden
Rozdělení je dáno jediným parametrem λ (lambda), který udává průměrný počet výskytů konkrétního jevu.
Pokud je průměrný počet výskytů vysoké číslo, dá se Poissonovo rozdělení nahradit normálním rozdělením.
Malinko vědy:
Hodnoty rozdělení (osa x) jsou celá kladná čísla od 0 a jeho pravděpodobnostní funkce vypadá takto: