做品管的，大都使用過管制圖。P管制圖和NP管制圖係依據二項分布之假設，而 C管制圖和U管制圖則依據卜瓦松分布之假設繪製而成（關於管制圖與這些統計分布的關聯性描述，以後有時間再開另篇文章談，這須用到數學公式說明）。二項分布和卜瓦松分布在特定條件下可藉由常態分布來近似，故將平均數+3個標準差作為管制圖管制上限及平均數-3個標準差作為管制圖管制下限。至於為何是3個標準差，這議題日後有機會再開另一篇文章來描述。
這篇文章的談論主角是「卜瓦松分布」(順便為日後的卜瓦松迴歸模型議題留伏筆)，既然要談論它，它的知識來源，包含伯努利分布和二項分布就一起在此篇文章說明。這些分布描述的對象都屬離散型資料（所以能見度很高的幾何分布也拉進來一起談），例如藥物不良反應件數指標，本月23件，上月為18件。18～23間無法無限制分割，例如分割線落在21.56件(該月是幾件就幾件，不會有21.56件這種帶小數位的件數)；相對來說，本次監測血壓值為88.5mmHg，上次監測為92.4mmHg，88.5～92.4間可無限制分割，例如分割線落在91.026mmHg（測出來的血壓值可以是這樣，如果機器夠靈敏的話），這種可無限制分割下去的資料型態就叫連續型資料。平日小弟傳授管制圖課程，不會帶入以上機率分布概念(學員會倒一片，且不學不會防礙管制圖類別選擇，但因無機率分配概念，故小弟提的判圖原則須謹記於心)，至於離散型和連續型資料判別，則會於課程中加以說明(這有助於管制圖類別選擇)。而下表內的統計公式，只是本文章的裝潢物件(這樣看起來很有學問，是不是？)，不是本篇文章的說明重點。
