随着人们生活水平的提高,人们开始寻找别的追求,如娱乐和健康.观看和参与到体育赛事中可以给人们带来快乐,有些项目也带动了我国博彩产业的发展.医学的进步和发展会给人们带来更好的医学条件,更好的保证人们的身体健康.因此与体育赛事,和医学相关的数据分析和统计工作也越来越受到重视.本文采用双变量Poisson模型及其拓展的几种对角膨胀模型对体育赛事和医学两种实际数据进行拟合分析.通过双变量Poisson模型及其拓展的几种对角膨胀模型来拟合2015赛季中超联赛各场比赛进球数据,分析结果表明只用双变量Poisson模型不能很好拟合比赛进球得分数据,用对角膨胀双变量Poisson模型能较好估计各支球队在整个赛季过程中主场和客场的进攻和防守实力,预测每场比赛进球数,提高模型拟合度,并且解决了以往模型在预测低比分或高比分平局时出现的偏差.通过双变量Poisson模型及其拓展的几种对角膨胀模型来拟合403名在校大学生结核病患者传染情况数据,分析结果表明对角膨胀双变量Poisson模型反映续发病例数量和所有病例中胸膜炎数量不具有相关性,并揭示反映了数据的过度扩散性,能够更好的拟合数据.对角膨胀双变量Poisson模型在双变量Poisson模型的基础上,对二维观测数据的对角线数据加上离散型分布,可以灵活拟合二维数据中存在的相关性或过度离散的情况,使模型拟合效果更好.因此,对角膨胀双变量Poisson模型适用性强,对预测足球等项目比赛的进球数和医学数据的相关性是较好的模型.