이산형 데이터 분포는 이산형 사건의 발생 확률을 나타낸다.
예를 들어, 캘리포니아주에서 자동차를 0, 1, 2, 3, 4대 또는 그 이상 소유한 가구의 확률은
Discrete Distribution (이산형 분포)이다. 정부에서는 이 정보를 사용하여 가구당 자동차가
2대 이하일 확률을 구할 수 있다.
 
 

 
 
Discrete Distribution (이산형 분포)은 일반적으로 고객 콜 센터, 병원 및 금융 기관과 같이
서비스 품질이 중요한 환경에서 주로 사용된다.

Discrete Distribution (이산형 분포)은 관심 변수의 서로 다른 여러 숫자 값 및
연관된 확률을 나열한 리스트이다. 확률의 합은 1이어야 한다.

앞에서 예시한 특정 자동차 수의 확률이 다음과 같다고 하면,
자동차를 0, 1, 2, 3, 4대 또는 그 이상 소유한 가구의 확률이
각각 0.03, 0.13, 0.70, 0.10, 0.04 이라고 하면 Discrete Distribution (이산형 분포)은
다음과 같이 표현된다.

 

 

Discrete Distribution (이산형 분포)의 값은 숫자여야 한다. 그러나 숫자 값을 사용하여
범주형 변수를 나타낼 수도 있다.
예를 들어, 한 신용카드 회사에서 고객 통화의 유형을 파악하려는 경우, 1 = 연간 이율에 대한 질문
2 = 인센티브에 대한 질문(항공사 마일) 등과 같은 통화 유형을 코드화하여 이 분포를 만들 수 있다.

적절한 이산형 분포(Bernoulli, 이항, 초기하, 정수 및 포아송)가 없을 경우 이산형 데이터의
Discrete Distribution (이산형 분포)를 사용한다.