Pengertian Distribusi Poisson dan Contohnya dalam Uji Data

Pengertian distribusi poisson adalah distribusi probabilitas yang menyatakan peluang jumlah peristiwa yang terjadi pada periode tertentu. Keberadaan distribusi poisson bisa menganalisis sebuah data yang berkaitan dengan waktu. Salah satu distribusi statistik ini berkaitan dengan selang waktu pada sebuah kejadian. 

Pengertian Distribusi Poisson beserta Contohnya

Distribusi poisson dalam teori probabilitas dan statistika adalah distribusi untuk peristiwa yang probabilitas kejadian yang kecil. Kejadian dalam distribusi tergantung pada selang waktu tertentu di sebuah daerah tertentu dengan hasil pengamatan seperti variabel diskrit dan antar variabel prediktor saling independen. Selang waktu tersebut bisa berubah beberapa saja panjangnya, satu menit, satu hari, satu minggu, satu bulan, bahkan satu tahun. Sedangkan daerah tertentu tersebut bisa berubah sebuah garis, suatu volume, luasan, atau sepotong bahan. 

Distribusi poisson pertama kali diperkenalkan oleh Simeon Denis Poisson pada tahun 1781-1840. Pada saat ini model distribusi tersebut telah banyak berkembang dan dibahas pada sebuah tulisan. Berkembangnya distribusi poisson telah memunculkan jenis-jenis model yang baru. Yakni seperti distribusi Zero Inflated Poisson (ZIP) dan distribusi Poisson Inverse Gaussian (PIG).

Terdapat beberapa ciri-ciri distribusi poisson yaitu seperti peluang terjadinya suatu hasil percobaan selama suatu selang waktu singkat sekali atau dalam suatu selang yang kecil. Hasil akan sebanding dengan panjang selang waktu atau besarnya daerah tidak tergantung pada banyak hasil percobaan yang terjadi pada luar selang waktu dan daerah tertentu.

Selain itu banyaknya percobaan yang terjadi dalam sebuah selang waktu atau suatu deret tertentu tidak tergantung pada banyaknya hasil percobaan yang terjadi pada selang waktu atau daerah lain yang terpisah. 

Contoh Distribusi Poisson

Distribusi poisson seringkali sesuai untuk sebuah data hitungan. Data-data perhitungan tersebut terdiri dari pengamatan yang merupakan bilangan bulat non negatif. Contoh distribusi poisson seperti uji data tentang kematian akibat tendangan kuda. 

Pada akhir tahun 1800-an, statistik telah menyelidiki kematian yang tidak sengaja akibat tendangan kuda tentara Prusia. Contoh lain dari jenis distribusi ini yaitu menjelaskan atau memprediksi pesan teks per jam, kerusakan mesin pertahun, pengunjung situs web per bulan, atau sebuah kasus influenza per tahun. 

Itu tadi pengertian distribusi poisson yang bisa diterapkan dalam uji data untuk mengetahui hasil dari selang waktu. Siapapun bisa menggunakan jenis distribusi ini untuk melakukan prediksi peristiwa yang terjadi dalam waktu dan ruang tertentu.