某家用电器公司的质量工程师想了解每台电视机的缺陷是否均来自 Poisson 分布。这位工程师随机选择了 300 台电视机，并记录了每台电视机的缺陷数。
- 打开样本数据，电视缺陷数.MWX。
- 选择。
- 在变量中，输入缺陷数。
- 在频率变量:（可选）中，输入观测值。
- 单击确定。
解释结果
原假设声明数据服从 Poisson 分布。由于 p 值为 0.000，小于显著性水平 0.05，因此工程师否定原假设并得出数据不服从 Poisson 分布的结论。图形表明，类别 1 的观测值和预期值之间的差值较大且 
3，类别 3 对卡方统计量的贡献最大。
方法
| 观测值 中的频率 |
|---|
描述性统计量
| N | 均值 |
|---|---|
| 300 | 0.536667 |
缺陷数 的观测和期望计数
| 缺陷数 | Poisson 概率 | 观测计数 | 期望计数 | 对卡方的贡献 |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 0.584694 | 213 | 175.408 | 8.056 |
| 1 | 0.313786 | 41 | 94.136 | 29.993 |
| 2 | 0.084199 | 18 | 25.260 | 2.086 |
| >=3 | 0.017321 | 28 | 5.196 | 100.072 |
卡方检验
| 原假设 | H₀: 数据遵循 Poisson 分布 |
|---|---|
| 备择假设 | H₁: 数据不遵循 Poisson 分布 |
| 自由度 | 卡方 | P 值 |
|---|---|---|
| 2 | 140.208 | 0.000 |
