Poisson Goodness-of-fit test(포아송 적합도 검정)를 사용하여 데이터가 포아송 분포를 따르는지
여부를 확인할 수 있다.
예를 들어, 한 품질관리자가 텔레비전 수상기의 결점 수가 포아송 분포를 따르는지 여부를 확인하려고
한다든지, 콜 센터에서 하루에 받는 전화의 회수와 같이 발생 횟수를 카운트할 때 사용할 수 있다.

Poisson Goodness-of-fit test(포아송 적합도 검정)에서는 다음과 같은 가설을 사용한다.
   • H₀: 데이터가 포아송 분포를 따름
   • H_a: 데이터가 포아송 분포를 따르지 않음
어떤 보험회사에서 특정 교차로에서 50개월 동안 교통사고 발생횟수가 포아송 분포를 따르는지
확인하려고 한다

 

Goodness-of-Fit Test for Poisson Distribution
Data column: Accidents
Poisson mean for Accidents = 2.24
                               Poisson                  Contribution
Accidents  Observed  Probability  Expected     to Chi-Sq
     0            7          0.106459    5.3229       0.52839
     1            8          0.238467   11.9234       1.29097
     2          13          0.267083   13.3542       0.00939
     3          10          0.199422    9.9711       0.00008
   >=4        12          0.188569    9.4285       0.70136
 
 N  N*  DF   Chi-Sq  P-Value
50   0   3  2.53020    0.470

P-Value(0.470)>0.05 이므로 H₀(귀무가설 기각 실패), 즉 데이터가 포아송 분포를 따른다고 볼 수 있다.