泊松分布的定义及图形特点

泊松分布的特征
一、泊松分布的概念
泊松分布是一种离散型概率分布，它描述了在固定时间或空间内随机
事件发生的次数。

它的命名来源于法国数学家西蒙·丹尼·泊松。

二、泊松分布的概率密度函数
泊松分布的概率密度函数为：P(X=k)=e^(-λ) * λ^k / k!，其中λ表示单位时间或单位空间内随机事件发生的平均次数。

三、泊松分布的期望与方差
泊松分布的期望为λ，方差也为λ。

这意味着在一个固定时间或空间内，随机事件发生的平均次数越多，其变异程度也越大。

四、泊松分布的应用
1. 人口统计学：在人口统计学中，泊松分布可以用来描述某个地区在
某个时间段内出生或死亡人数、疾病发病率等。

2. 金融风险管理：在金融风险管理中，泊松分布可以用来描述市场上
某种风险事件（如股票价格下跌）发生的概率。

3. 工业质量控制：在工业质量控制中，泊松分布可以用来描述某个时
间段内生产线上出现的缺陷数。

4. 交通流量研究：在交通流量研究中，泊松分布可以用来描述某个时
间段内某个路口通过车辆的数量。

五、泊松分布与其他概率分布的关系
1. 当λ趋近于无穷大时，泊松分布逼近于正态分布。

2. 当λ小于1时，泊松分布逼近于几何分布。

六、总结
泊松分布是一种常见的概率分布，在许多领域都有广泛应用。

它的特点是离散型、单峰型、对称型，并且具有平均值等于方差的特性。

在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的参数λ来描述随机事件发生次数的概率。

泊松分布公式掌握泊松分布的关键公式泊松分布是概率论中的一种离散概率分布，用于描述在一个固定间隔内，事件在单位时间内发生的次数的概率分布情况。

泊松分布公式是求解泊松分布概率的关键公式。

本文将详细介绍泊松分布公式及其应用。

一、泊松分布的基本概念在介绍泊松分布公式之前，我们先来了解一下泊松分布的基本概念。

泊松分布是一种离散型概率分布，它描述了在一个固定时间或空间间隔内，事件发生的次数的概率分布情况。

泊松分布适用于以下条件：1. 事件在不同时间或空间间隔内独立发生；2. 在每个小的时间或空间间隔内，事件发生的概率非常小；3. 在整个时间或空间区间内，事件发生的次数不受前一次事件发生与否的影响。

泊松分布的概率质量函数可以用以下公式表示：P(X=k) = (e^(-λ) * λ^k) / k!其中，P(X=k)表示事件发生k次的概率，λ为单位时间或单位空间间隔内事件的平均发生次数。

二、泊松分布公式的推导泊松分布公式的推导过程比较复杂，这里我们只给出最终的公式结果。

通过对泊松分布的概率质量函数进行数学推导，可以得到以下泊松分布公式：P(X=k) = (e^(-λ) * λ^k) / k!其中，P(X=k)表示事件发生k次的概率，λ为单位时间或单位空间间隔内事件的平均发生次数。

三、泊松分布公式的应用泊松分布公式在实际问题中有着广泛的应用。

以下是一些应用场景的例子：1. 网络流量管理在网络流量管理中，泊松分布可用于描述网络中数据包到达的概率分布情况。

通过泊松分布公式，可以计算出单位时间内到达指定网口的数据包数目的概率。

2. 声音信号处理在声音信号处理领域，泊松分布可用于描述声音信号中事件（例如声音片段、语音信号等）的出现频率。

通过泊松分布公式，可以计算出在给定时间段内出现特定声音片段的概率。

3. 电话呼叫量预测在电话通信领域，泊松分布可用于预测特定时间段内的总呼叫量或某个时间间隔内的呼叫数量。

通过泊松分布公式，可以计算出在给定时间段内呼叫特定数量的概率。

泊松分布、负二项分布和曲线特征1. 引言在统计学和概率论领域，泊松分布和负二项分布是两个重要的概率分布。

它们在描述离散型随机变量的分布特征、事件发生的概率等方面具有广泛的应用。

在本文中，我们将深入探讨泊松分布和负二项分布的定义、特征和应用，并对它们的曲线特征进行分析和讨论。

2. 泊松分布泊松分布是描述单位时间（或单位面积、单位体积等）内随机事件发生次数的概率分布。

在泊松分布中，随机事件的发生是相互独立的，并且在给定时间或空间内的发生概率是恒定的。

泊松分布的概率质量函数可以用以下公式表示：P(X=k) = (λ^k * e^(-λ)) / k!其中，λ代表单位时间内随机事件的平均发生次数，k为实际发生的次数，e为自然对数的底。

泊松分布的期望值和方差均为λ。

3. 负二项分布负二项分布是描述进行一系列独立的伯努利试验，直到出现r次成功所需的试验次数的概率分布。

负二项分布与泊松分布不同，它描述的是成功次数而非事件发生次数。

负二项分布的概率质量函数可以用以下公式表示：P(X=k) = (k-1 choose r-1) * (p^r) * (1-p)^(k-r)其中，p为每次独立伯努利试验中成功的概率，r为成功的次数。

负二项分布的期望值为r/p，方差为r(1-p)/p^2。

4. 曲线特征泊松分布和负二项分布的曲线特征均落在离散型分布的范畴中。

泊松分布的概率质量函数呈现出一个单峰形态，随着λ的增大，峰值不断右移，分布变得更加集中；而负二项分布的形态则呈现出右偏的特点，随着成功次数r的增加，分布形态趋向于单峰。

在实际应用中，泊松分布常用于描述单位时间内随机事件的发生次数，如通信方式交换机接到的通信方式数、客户到达的数量等；而负二项分布则常用于描述成功次数的分布，如一次广告点击的次数、一次销售中获得的订单数等。

5. 总结与展望通过本文的讨论，我们对于泊松分布和负二项分布的定义、特征以及曲线特征有了更进一步的了解。

泊松分布的特点与应用标题：泊松分布的特点与应用摘要：本文将深入探讨泊松分布，该分布以法国数学家西蒙·泊松命名，被广泛应用于不同领域的事件计数问题。

我们将介绍泊松分布的特点、概率函数以及其在实际问题中的应用。

通过深入了解泊松分布，读者将能够更好地理解该分布的性质和应用，以及如何在实际问题中应用它。

1. 引言1.1 泊松分布的定义与历史背景1.2 泊松分布的特点和概率函数2. 泊松分布的性质2.1 离散性和非负性2.2 泊松分布的概率质量函数（PMF）2.3 期望和方差3. 泊松分布的应用3.1 事件计数问题3.1.1 网络流量3.1.2 自然灾害频率3.2 生物学和遗传学3.2.1 基因突变频率3.2.2 突发疾病发生率3.3 金融和保险3.3.1 保险索赔的发生率3.3.2 股票价格波动4. 结论4.1 对泊松分布的观点和理解4.2 对泊松分布应用的总结和回顾1. 引言1.1 泊松分布的定义与历史背景泊松分布是一种离散概率分布，由法国数学家西蒙·泊松在19世纪中期提出并命名。

该分布用于描述在固定时间或空间范围内事件发生的数量。

泊松分布的应用领域广泛，涵盖了自然科学、社会科学、工程学等众多领域。

1.2 泊松分布的特点和概率函数泊松分布具有以下特点：离散性、非负性和无记忆性。

对于一个满足泊松分布的随机事件，其发生的概率由泊松分布的概率质量函数（PMF）给出。

PMF可用于计算一个特定事件发生的概率。

2. 泊松分布的性质2.1 离散性和非负性泊松分布是离散型分布，意味着它的取值是离散的且不可负。

对于一个随机事件的计数，不可能出现负数的情况。

2.2 泊松分布的概率质量函数（PMF）泊松分布的PMF给出了在特定时间或空间内事件发生次数的概率。

它的表达式为P(X=k) = (e^-λ * λ^k) / k!，其中λ是平均发生率、X是事件计数。

2.3 期望和方差泊松分布的期望和方差均等于λ，即E(X) = λ，Var(X) = λ。

泊松分布的概率分布泊松分布是概率论中一种重要的离散型概率分布，它描述了在一定时间或空间范围内，某一事件发生的次数的概率分布情况。

泊松分布常被用来描述单位时间内某事件发生的次数，例如在单位时间内电话接到的次数、某个网站每天收到的访问次数等。

本文将从泊松分布的定义、特点、应用等方面进行介绍。

一、泊松分布的定义泊松分布是一种离散型概率分布，它表示在一个固定时间或空间内，某事件发生的次数的概率分布情况。

泊松分布的概率质量函数为：P(X=k) = (λ^k * e^(-λ)) / k!其中，X为事件发生的次数，k为非负整数，λ为单位时间或空间内事件的平均发生次数，e为自然对数的底。

二、泊松分布的特点1. 独立性：泊松分布假设事件的发生是相互独立的，即一个事件的发生不会影响到其他事件的发生。

2. 稀有性：泊松分布适用于事件发生的概率较小的情况，即当λ很小时，泊松分布可以近似描述事件的发生情况。

3. 均值和方差相等：泊松分布的均值和方差都等于λ，即E(X) = Var(X) = λ。

三、泊松分布的应用1. 电话呼叫中心：泊松分布可以用来描述电话呼叫中心在单位时间内接到的呼叫次数。

通过分析呼叫的泊松分布，可以确定合理的客服人员数量，以满足客户的需求。

2. 网络流量：泊松分布可以用来描述网络上的数据包到达的情况。

通过分析网络流量的泊松分布，可以预测网络负载，优化网络性能。

3. 事故发生：泊松分布可以用来描述事故发生的次数。

例如，在某个工厂每月发生的事故次数符合泊松分布，可以通过对泊松分布的分析，制定相应的安全措施，减少事故发生的概率。

4. 遗传突变：泊松分布可以用来描述遗传突变的发生情况。

通过对遗传突变的泊松分布进行分析，可以研究突变的规律，为相关疾病的治疗提供理论依据。

四、泊松分布的优缺点1. 优点：泊松分布具有简单、易于计算的特点，适用于描述稀有事件的发生情况。

在实际应用中，泊松分布通常用来近似描述一些复杂的实际问题。

生物统计学
二项分布
一、泊松分布：二项式分布的极限分布
二、分布参数
三、分布形状
一、泊松分布：二项式分布极限分布
应用二项式分布时，往往遇到一个概率p或q是很小
的值，例如小于0.1，另一方面n又相当大，这样以
上二项分布将为另一种分布所接近，或者为一种极
限分布。

这一种分布称泊松概率分布，简称泊松分
布(Poisson distribution)。

二、分布参数
三、分布形状这一分布包括一个参
数m，由m的大小决
定其分布形状如图4.4。

当m值小时分布呈很
偏斜形状，m增大后
则逐渐对称，趋近于
以下即将介绍的正态
分布
观察值：单位空间上的个数
例如，在一定面积上的害昆虫个数的分布；病害作物个数（单株数）的分布。

谢谢！。

泊松分布超几何分布泊松分布和超几何分布是概率论中常见的两种离散概率分布，它们在实际问题中具有广泛的应用。

本文将分别介绍泊松分布和超几何分布的定义、特点以及应用领域。

一、泊松分布泊松分布是一种描述单位时间内随机事件发生次数的概率分布。

它的定义如下：在单位时间内随机事件发生的次数服从泊松分布，如果事件发生的概率在不同时间段内相等，并且相互独立。

泊松分布的特点是只有一个参数λ，表示单位时间内事件平均发生的次数。

泊松分布的概率质量函数为：P(X=k)=e^(-λ)*(λ^k)/k!，其中e为自然对数的底数。

泊松分布的应用非常广泛。

例如，在电话交换机的研究中，可以使用泊松分布来描述单位时间内呼叫到达的次数；在客流量预测中，可以使用泊松分布来描述单位时间内到达某个地点的人数；在信号传输中，可以使用泊松分布来描述单位时间内出现的误码数等。

二、超几何分布超几何分布是描述从有限总体中抽取固定数量样本中成功次数的概率分布。

它的定义如下：从总体中随机抽取n个样本，其中包含m 个成功的样本和N-m个失败的样本，那么超几何分布表示样本中成功次数的概率分布。

超几何分布的特点是有三个参数：总体中成功的样本数m，总体中失败的样本数N-m，以及抽取的样本数量n。

超几何分布的概率质量函数为：P(X=k)=(C(m,k)*C(N-m,n-k))/C(N,n)，其中C(a,b)表示从a个元素中选取b个元素的组合数。

超几何分布的应用也非常广泛。

例如，在质量控制中，可以使用超几何分布来描述从一批产品中抽取固定数量的样本中不合格品的数量；在样本调查中，可以使用超几何分布来描述从总体中抽取一定数量的样本中满足某个条件的样本数量等。

泊松分布和超几何分布在实际问题中的应用是相互补充的。

泊松分布适用于描述单位时间内事件发生的次数，而超几何分布适用于描述从有限总体中抽取样本中成功次数。

在实际问题中，可以根据具体情况选择使用泊松分布还是超几何分布来建立概率模型。

珀松分布公式是一种离散概率分布，常用于描述在一段时间内某个事件发生的次数。

本文将从珀松分布公式的定义、特点、应用、计算方法等方面进行介绍。

一、定义
珀松分布公式由法国数学家珀松于1837年提出，它是一种单参数离散概率分布。

其中参数λ表示在单位时间内事件发生的平均次数，而事件的发生是独立的且随机的。

二、特点
珀松分布公式的特点是适用于描述在一段时间内事件发生的次数，且事件发生的概率非常小。

例如，某个地区在一年内发生车祸的次数，或某个工厂在一天内生产不良品的数量等。

三、应用
珀松分布公式的应用非常广泛，例如在金融领域中，可以用来描述股票价格的波动次数；在医学领域中，可以用来描述某种疾病在一定时间内的发病次数等。

四、计算方法
珀松分布公式的计算方法比较简单，其概率质量函数为P(X=k)=e^(-λ)*λ^k/k!，其中X表示事件发生的次数，k表示事件发生的次数，λ表示在单位时间内事件发生的平均次数。

五、实例分析
假设某个地区在一年内发生车祸的次数服从珀松分布，平均每天发生1次车祸，求这个地区一年内发生恰好2次车祸的概率。

解：根据珀松分布公式，λ=1，k=2，代入公式P(X=2)=e^(-1)*1^2/2!=0.1839，因此这个地区一年内发生恰好2次车祸的概率为0.1839。

综上所述，珀松分布公式是一种离散概率分布，适用于描述在一段时间内事件发生的次数，其应用非常广泛，计算方法简单。

泊松分布的理解一、什么是泊松分布泊松分布是一种概率分布，它描述了在一定时间或空间范围内，事件发生的次数。

它得名于法国数学家西蒙泊松（Siméon Denis Poisson），他在研究天文学时发现了这种分布。

泊松分布的特点是：事件的发生是随机的，且任意两个事件之间是独立的。

它通常用于描述一些稀有事件的发生概率，例如地震、车祸、电话呼叫等。

二、泊松分布的公式泊松分布的概率质量函数为：P(X=k)=e^(-λ) * λ^k / k!其中，X表示事件发生的次数，λ表示单位时间或单位空间内事件的平均发生次数，k表示事件发生的次数。

三、泊松分布的实际应用1. 网络攻击网络攻击是一种随机事件，它的发生概率符合泊松分布。

例如，黑客攻击某个网站的次数就可以用泊松分布来描述。

在网络安全领域，泊松分布被广泛应用于预测网络攻击的发生概率和频率，以便采取相应的防御措施。

2. 电话呼叫电话呼叫也符合泊松分布的特点。

例如，某个电话服务中心在一个小时内接到的呼叫次数就可以用泊松分布来描述。

这种分布可以帮助电话服务中心预测客户呼叫的数量，以便安排足够的客服人员来处理呼叫。

3. 交通事故交通事故也可以用泊松分布来描述。

例如，在一个路口发生的交通事故数量就可以用泊松分布来表示。

这种分布可以帮助交通管理部门预测交通事故的发生概率和频率，以便采取相应的交通安全措施。

四、泊松分布的优点和缺点泊松分布的优点是：它简单易用，适用于描述稀有事件的发生概率。

它的概率质量函数只有一个参数λ，可以通过样本数据来估计。

此外，泊松分布具有无记忆性，即事件的发生概率与之前的事件无关，这使得它在实际应用中更加方便。

泊松分布的缺点是：它只适用于描述稀有事件，当事件的发生次数较多时，它的拟合效果就会变差。

此外，泊松分布假设事件的发生是随机独立的，但在实际应用中，事件之间可能存在一定的相关性，这也会影响泊松分布的拟合效果。

五、总结泊松分布是一种描述稀有事件发生概率的概率分布，它可以应用于很多领域，例如网络安全、电话服务、交通管理等。

泊松分布科技名词定义中文名称：泊松分布英文名称：Poisson distribution定义1：描述昆虫随机分布型的数学表达公式。

所属学科：昆虫学（一级学科）；昆虫生态学（二级学科）定义2：一种概率分布，其特点是该分布的均值等于方差。

在生态学中常用来描述随机分布型的生物个体的空间分布格局。

所属学科：生态学（一级学科）；数学生态学（二级学科）本内容由全国科学技术名词审定委员会审定公布泊松分布公式Poisson分布（法语：loi de Poisson，英语：Poisson distribution，译名有泊松分布、普阿松分布、卜瓦松分布、布瓦松分布、布阿松分布、波以松分布、卜氏分配等），是一种统计与概率学里常见到的离散概率分布，由法国数学家西莫恩·德尼·泊松（Siméon-Denis Poisson）在1838年时发表。

目录泊松分布与二项分布的区别泊松分布的应用泊松分布与二项分布的区别泊松分布的应用展开Poisson distribution的产生编辑本段泊松分布与二项分布的区别当二项分布的n很大而p很小时，泊松分布可作为二项分布的近似，其中λ为np。

离散型概率分布概率论中常用的一种离散型概率分布。

若随机变量 X 只取非负整数值，取k值的概率为(k=0,1,2,…),则随机变量X 的分布称为泊松分布，记作P(λ)。

这个分布是S.-D.泊松研究二项分布的渐近公式是时提出来的。

泊松分布P (λ)中只有一个参数λ，它既是泊松分布的均值，也是泊松分布的方差。

在实际事例中，当一个随机事件，例如某电话交换台收到的呼叫、来到某公共汽车站的乘客、某放射性物质发射出的粒子、显微镜下某区域中的白血球等等，以固定的平均瞬时速率λ(或称密度)随机且独立地出现时，那么这个事件在单位时间（面积或体积）内出现的次数或个数就近似地服从泊松分布。

因此泊松分布在管理科学，运筹学以及自然科学的某些问题中都占有重要的地位。

泊松分布分析泊松分布是一种常用的概率分布模型，用于描述单位时间或空间内某事件发生的次数的概率分布情况。

泊松分布在各个领域都有广泛的应用，例如队列论、风险分析、可靠性工程等。

本文将对泊松分布的基本概念、特性以及应用进行详细的分析。

一、泊松分布的基本概念泊松分布是一种离散型概率分布，适用于事件在一个固定时间或空间间隔内发生的次数的概率计算。

泊松分布的数学模型如下：P(X=k) = (e^(-λ) * λ^k) / k!其中，X表示事件发生的次数，k表示具体的次数值，λ表示事件在给定时间或空间间隔内平均发生的次数，e表示自然对数的底数。

二、泊松分布的特性1. 平均值与方差相等：对于泊松分布，其平均值E(X)和方差Var(X)相等，且都等于λ。

2. 独立性：泊松分布中各次事件的发生是相互独立的，一次事件的发生不会影响其他事件的发生概率。

3. 可加性：如果一个观测时间或空间间隔内事件的发生次数可以被划分为多个子间隔，那么每个子间隔内事件的发生次数仍然符合泊松分布。

三、泊松分布的应用1. 队列论：泊松分布常用于描述到达某个服务系统的顾客数量，从而用于计算平均等待时间、系统利用率等指标。

2. 风险分析：在金融领域，泊松分布常用于模拟某种风险事件的发生次数，例如交易的异常波动、违约事件的发生等。

3. 可靠性工程：泊松分布可用于估计设备在给定时间段内出现故障的次数，从而进行可靠性分析和维修策略的制定。

4. 流量分析：在通信网络中，泊松分布可用于描述数据包到达某个节点的次数，从而用于网络流量的建模和性能优化。

5. 生物学研究：泊松分布被广泛应用于描述基因突变的发生频率、某种细胞繁殖的速率等生物学现象。

四、泊松分布的参数估计与检验在实际应用中，常常需要通过样本数据来估计泊松分布的参数λ。

常用的参数估计方法有最大似然估计、矩估计等。

另外，为了验证一组观测数据是否符合泊松分布，可以使用一些统计检验方法，例如卡方检验、Kolmogorov-Smirnov检验等。

讲解最清楚的泊松分布
一、泊松分布
日常生活中，大量事件是有固定频率的。

-某医院平均每小时出生3个婴儿
-某公司平均每10分钟接到1个电话
-某超市平均每天销售4包xx牌奶粉
-某网站平均每分钟有2次访问
它们的特点就是，我们可以预估这些事件的总数，但是没法知道具体的发生时间。

已知
平均每小时出生3个婴儿，请问下一个小时，会出生几个？
有可能一下子出生6个，也有可能一个都不出生。

这是我们没法知道的。

泊松分布就是描述某段时间内，事件具体的发生概率。

上面就是泊松分布的公式。

等号的左边，P表示概率，N表示某种函数关系，t表示时间，n表示数量，1小时内出生3个婴儿的概率，就表示为P(N(1) = 3)。

等号的右边，久表示事件的频率。

接下来两个小时，一个婴儿都不出生的概率是0.25%，基本不可能发生。

P 网2)=。

)"心2
0! 牝
0.0025
P(N(t) =n)= (Xt)n e~xt
nl
接下来一个小时，至少出生两个婴儿的概率是80%。

小都不太可能。

每小时出生3个婴儿，这是最可能的结果，出生得越多或越少，就越不可能。

如何快速识别“正态分布”与“泊松分布”正态分布和泊松分布是统计学中常见的两种概率分布。

虽然它们在数学模型和性质上有所不同，但我们可以通过一些简单的方法来快速识别它们。

正态分布正态分布，也被称为高斯分布，是一种连续型概率分布。

它在统计学中被广泛应用，因为许多自然现象和随机变量在大样本情况下都近似呈现出正态分布的特征。

我们可以通过以下特征来识别正态分布：1. 对称性：正态分布呈现对称性，即左右两侧的曲线对称。

2. 峰度：正态分布的曲线比较平滑，峰度较高，尾部比较陡峭。

3. 形状特征：正态分布的曲线是钟形的，呈现典型的中间高、两侧低的形状。

4. 参数表示：正态分布可以由均值和标准差来表示，均值决定曲线的中心位置，标准差决定曲线的宽度和陡峭程度。

泊松分布泊松分布是一种离散型概率分布，常用于描述单位时间内随机事件发生的次数。

我们可以通过以下特征来识别泊松分布：1. 离散性：泊松分布是离散型分布，表示在单位时间或空间内随机事件发生的次数。

2. 非负性：泊松分布的取值范围为0和正整数，表示事件发生的次数。

3. 独立性：泊松分布假设事件在不同时间或空间上是独立发生的。

4. 参数表示：泊松分布的参数是事件在单位时间或空间内平均发生的次数。

识别方法小结正态分布和泊松分布可以通过以下方法进行识别：1. 观察曲线形状：正态分布的曲线为钟形，泊松分布的曲线为离散的直方图。

2. 观察问题背景：如果问题涉及到事件的频率或概率密度，则可能涉及泊松分布；如果问题涉及到连续型变量或罚错误差异，则可能涉及正态分布。

虽然我们可以通过上述方法快速识别正态分布和泊松分布，但在实际应用中，我们也需要利用统计工具和方法进行进一步的分析和验证。

希望本文对您加深对正态分布和泊松分布的理解有所帮助。

泊松分布的定义
泊松分布定义是若随机变量X 只取非负整数值，取k值的概率为λke-l/k！，其中k可以等于0，1，2，则随机变量X 的分布称为泊松分布，记作P（λ）。

Poisson分布（法语： loi de Poisson，英语：Poisson distribution，译名有泊松分布、普阿松分布、卜瓦松分布、布瓦松分布、布阿松分布、波以松分布、卜氏分配等），是一种统计与概率学里常见到的离散机率分布（discrete probability distribution），由法国数学家西莫恩德尼泊松（Simeon-Denis Poisson）在1838年时发表。

泊松分布的参数入是单位时间（或单位面积）内随机事件的平均发生率。

泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。

如某服务设施在一定时间内到达的人数，电话交换机接到呼叫的次数，汽车站台的候客人数，机器出现的故障数，自然灾害发生的次数等等。

若随机变量X取0和一切正整数值，在n次独立试验中出现的次数x恰为k次的概率P（X=k）=（k=0，1n），式中λ是一个大于0的参数，此概率分布称为泊松分布。

它的期望值为E（x）=λ，方差为D（x）=λ。

当n很大，且在试验中出现的概率P很小时，泊松分布近似二项分布。