你的意思是正数数据吗？无界？

负二项式很受欢迎。

另一个好的模型是膨胀为 0 的 Poisson。该模型假设某件事正在发生或未发生 - 如果是，它遵循 Poisson。最近看到一个例子。治疗艾滋病患者的护士被问到，由于与艾滋病患者的接触，他们多久经历一次来自他人的污名化行为。很多人从未有过这样的经历，可能是因为他们工作或生活的地方。在那些这样做的人中，污名化经历的数量各不相同。报告的 0 比你对直接泊松的预期要多，主要是因为研究中的一定比例的组根本没有暴露于这种行为的环境中。

泊松的混合物也会给你一个点过程。

一段时间内吸烟的数量：这需要一个零膨胀过程（例如零膨胀泊松或零膨胀负二项式），因为不是每个人都吸烟。

计算不是泊松的过程？好吧，任何有限样本空间过程，如二项式或离散均匀。您可以通过计算具有独立的到达间隔时间且呈指数分布的事件来获得泊松计数过程，因此大量的概括不属于这种情况，例如具有伽马或对数正态分布或威布尔分布的到达间隔时间，或任何类型的抽象非参数到达间隔时间分配。

目前尚不清楚您是否要计算进程。

如果我将“教学”标签解释为您正在教授泊松过程，那么对于一般过程的教学，伯努利过程是一个易于解释和可视化的随机过程，并且与泊松过程有关。伯努利过程是离散模拟，因此它可能是一个有用的配套概念。只是我们有离散的时间间隔，而不是连续的时间。

一个例子可能是上门推销员，我们正在计算购买房屋的成功率。

• 前 n 次试验中的成功次数具有二项分布
  B(n, p) 而不是泊松
• 获得 r 次成功所需的试验次数，具有负二项式分布 NB(r, p) 而不是 gamma 分布
• 获得一次成功所需的试验次数，即等待时间，具有几何分布 NB(1, p)，它是指数的离散模拟。

这就是 Bertsekas 和 Tsitsiklis 在《概率导论》第 2 版中使用的方法，在泊松过程之前介绍了伯努利过程。在他们的教科书中，有更多适用于泊松过程的伯努利过程扩展，例如合并或划分它们，以及带有解决方案的问题集。

如果您正在寻找随机过程的示例，并且只想将名称扔在那里，那么有很多。

高斯过程在应用中是一个重要的过程。特别是 Weiner 过程，它是高斯过程的一种，也称为标准布朗运动，在金融和物理学中有应用。