포아송분포(Poisson distribution)는 이항분포처럼 표본검사가 셀 수 있는 시행으로
이루어지는 것이 아니라 단위시간,  단위거리,  단위면적처럼 어떤 구간에서 이루어져
어떤 사상이 발생할 횟수에 관심을 둔다.

포아송분포의 적용조건은 다음과 같다
① 구간마다 발생하는 사상은 서로 독립적이다.
② 사상의 발생확률은 구간의 길이에 비례한다.
③ 아주 작은 구간에서 사상이 발생할 확률은 무시할 만하다.
④ 구간마다 확률분포는 일정하다.

여기서 잠깐 이항분포가 무엇인지 확인하고 넘어가자...
이항분포의 형태는 모수인 시행횟수 n과 성공확률 p의 값에 따라 결정된다.

① 만일 성공확률 p=0.5에 가까우면 시행횟수 n의 크기에 관계없이 이항분포는
   좌우대칭의 종모양을 나타낸다.
② 반대로 시행횟수 n이 크면 성공확률 p의 크기에 관계없이 이항분포는 좌우대칭을 이룬다.
③ 만일 p<0.5 이고 n이 작은 경우에 이항분포는 오른쪽 꼬리분포를 나타낸다.
④ 만일 p>0.5 이고 n이 작은 경우에 이항분포는 왼쪽 꼬리분포를 나타낸다.

이항분포에서 시행횟수 n이 무한히 많아지고, 이항분포의 기대값(np)을 λ라 하면
이 경우의 이항분포의 모습은 기대값(λ)인 포아송 분포에 근사해진다

또한 포아송분포의 기대값(λ)을 분산(σ^2)이라 두고, λ가 무한히 커지면
이 경우의 포아송분포의 모습은 정규 분포에 근사해진다

여기서 이항분포의 시행횟수 n이 무한히 많아지고, 이항분포의 np을 평균(μ)이라 하고
npq를 분산(σ^2)이라고 하면 이항분포의 모습은 N(μ,σ^2)인 정규분포에 근사해진다