浅析二项分布与泊松分布之间的关系

二项分布、泊松分布的关系二项分布和泊松分布是概率论中两个重要的离散概率分布。

它们在实际问题中经常被用来描述随机事件的发生情况，尤其是在计算事件发生次数的概率时。

本文将从概念定义、特点、应用场景等方面介绍二项分布和泊松分布的关系。

一、概念定义1. 二项分布：简单来说，二项分布是指在n次独立重复试验中，成功事件发生的次数服从的概率分布。

其中，每次试验只有两个可能的结果，成功和失败，成功事件发生的概率为p，失败事件发生的概率为1-p。

这些独立重复试验的结果是互相独立的，且每次试验的成功概率不变。

2. 泊松分布：泊松分布是指在一定时间或空间范围内，某事件发生的次数服从的概率分布。

泊松分布的特点是事件发生的概率是相等的，且事件之间是独立的。

泊松分布的参数λ表示单位时间或单位空间内事件发生的平均次数。

二、特点对比1. 参数不同：二项分布的参数是试验次数n和成功概率p，而泊松分布的参数是事件发生的平均次数λ。

2. 取值范围不同：二项分布的取值范围是0到n，表示成功事件发生的次数；泊松分布的取值范围是0到无穷大，表示事件发生的次数。

3. 分布形态不同：二项分布呈现出明显的对称性，随着试验次数的增加，其形态逐渐趋于正态分布；泊松分布呈现出右偏的形态，随着参数λ的增大，其形态逐渐趋于对称。

三、关系解释1. 二项分布是泊松分布的一个特例：当试验次数n趋于无穷大，成功概率p趋于0，使得λ=np保持不变时，二项分布近似于泊松分布。

这是因为在大量独立重复试验中，每次试验成功的概率很小，但整体成功的次数还是有一定规律可循的，符合泊松分布的特点。

2. 泊松分布是二项分布的极限情况：当试验次数n趋于无穷大，成功概率p趋于0，使得λ=np保持不变时，二项分布近似于泊松分布。

这是因为泊松分布是用来描述单位时间或单位空间内事件发生次数的概率，当试验次数趋于无穷大时，单位时间或单位空间内事件发生次数也趋于无穷大，符合泊松分布的特点。

四、应用场景1. 二项分布的应用场景：二项分布常用于描述离散的二元事件，比如抛硬币的结果、赌博中的输赢、商品的合格率等。

泊松分布与二项分布的关系在统计学中，泊松分布和二项分布都是常见的概率分布类型。

虽然它们看起来非常不同，但实际上它们之间存在一定的联系和相互影响。

本文将讨论泊松分布和二项分布之间的关系，并探讨它们在实际问题中的应用。

首先，让我们来了解一下泊松分布和二项分布的定义和特点。

泊松分布是一种用于估计在特定时间或空间内某事件发生的次数的离散概率分布。

它的概率质量函数如下：P(X=k) = (λ^k * e^-λ) / k!其中，λ是事件发生频率的参数，k是事件发生的次数，e是自然对数的底数。

而二项分布则是一种用于描述在n次试验中，成功次数的概率分布。

它的概率质量函数为：P(X=k) = C(n,k) * p^k * (1-p)^(n-k)其中，n是试验次数，k是成功次数，p是单次试验成功的概率，C(n,k)是组合数。

二项分布可以看作是将n次独立的伯努利试验加和得到的结果，因此也称为伯努利分布之和。

而泊松分布则是在极大n的情况下，二项分布的近似值。

通常情况下，n都很大且p较小的时候二项分布就可以近似为泊松分布，这个规律被称为泊松定理。

那么，我们来看一下泊松分布和二项分布的关系具体是如何体现的。

在实际问题中，我们往往需要推测某一事件在一定时间或者空间中发生的次数。

如果我们知道了该事件的发生概率p和该时间或空间内事件的频率λ，我们可以使用二项分布或者泊松分布进行估计。

当n很大p很小时，我们可以使用泊松分布，即：P(X=k) = (e^-λ * λ^k) / k!而当n相对较小或p较大时，则需要使用二项分布计算成功或失败的概率，再根据概率推出发生次数的期望值。

另外，泊松分布也是一种极限分布，它可以解释一些实际现象。

比如，在大型超市里，商品的销售数量一般是服从泊松分布的，即售出数量与时间和地点无关，只与其具体的特性有关。

同样，在医院里，急诊室的病人数量也是服从泊松分布的，即在一段时间内出现病人的数量与该时间的长度无关。

二项分布与泊松分布的应用二项分布与泊松分布是概率论中常见的两种分布，它们在实际生活中有着广泛的应用。

本文将分别介绍二项分布与泊松分布的概念及特点，并结合实际案例探讨它们在不同领域的具体应用。

一、二项分布二项分布是离散型概率分布的一种，描述了在一系列独立重复的同类试验中成功次数的概率分布。

在每次试验中，事件发生的概率保持不变且相互独立。

二项分布的概率质量函数可以表示为：P(X=k) = C(n,k) * p^k * (1-p)^(n-k)其中，n表示试验的次数，k表示成功的次数，p表示每次试验成功的概率，C(n,k)表示组合数。

二项分布的应用非常广泛，例如在工业生产中，可以用来描述产品合格率；在医学实验中，可以用来描述药物疗效；在市场营销中，可以用来描述广告点击率等。

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

泊松分布的概率质量函数可以表示为：P(X=k) = (λ^k * e^(-λ)) / k!其中，λ表示单位时间（或单位面积、单位体积）内事件平均发生率，k表示事件发生的次数。

泊松分布常用于描述稀有事件在一定时间内发生的概率，例如在电话交换机中描述单位时间内收到的电话数、在保险业描述车辆事故发生的次数等。

三、二项分布与泊松分布的应用案例1. 电商平台广告点击率预测假设某电商平台在进行广告投放时，希望预测用户点击广告的概率。

可以利用二项分布来描述每次广告曝光后用户点击的概率，通过统计多次广告曝光和点击的数据，估计用户点击广告的整体概率。

2. 交通拥堵预测城市交通拥堵是一个复杂的问题，可以利用泊松分布来描述车辆在单位时间内通过某一路段的数量。

通过分析历史数据，可以预测未来某一时段交通流量的波动情况，从而采取相应的交通管理措施。

3. 医院急诊就诊量预测医院急诊就诊量的波动较大，可以利用泊松分布来描述单位时间内的就诊人数。

通过建立泊松分布模型，医院可以合理安排医护人员的工作时间，提高急诊服务的效率。

二项分布到泊松分布的推导二项分布和泊松分布是概率论中常见的两种离散分布。

二项分布描述了在一系列相互独立的重复试验中，成功的次数的概率分布。

而泊松分布则描述了在一个固定时间段内，事件发生的次数的概率分布。

在某些情况下，当试验次数很大，但成功的概率很小的时候，二项分布可以近似为泊松分布。

本文将从二项分布出发，推导出泊松分布。

我们先来回顾一下二项分布的定义和性质。

二项分布的概率质量函数可以表示为：P(X=k) = C(n,k) * p^k * (1-p)^(n-k)其中，n表示试验的次数，k表示成功的次数，p表示每次试验中成功的概率，C(n,k)表示组合数。

接下来，我们假设当试验次数n趋向于无穷大，而每次试验成功的概率p趋向于0，同时n*p保持不变。

我们来推导一下当n趋于无穷大时，二项分布可以近似为泊松分布。

我们将二项分布的概率质量函数进行简化：P(X=k) = C(n,k) * p^k * (1-p)^(n-k)= n! / (k! * (n-k)!) * p^k * (1-p)^(n-k)接下来，我们对n!进行近似处理。

根据斯特林公式，当n趋于无穷大时，n!可以近似表示为：n! ≈ √(2πn) * (n/e)^n将这个近似式代入二项分布的概率质量函数中，得到：P(X=k) ≈ √(2πn) * (n/e)^n * (1/√(2πk) * (k/e)^k * (1/√(2π(n-k)) * ((n-k)/e)^(n-k)) * p^k * (1-p)^(n-k)我们可以将这个式子进一步简化。

首先，我们将√(2πn)和√(2πk)和√(2π(n-k))合并在一起，得到一个常数A：P(X=k) ≈ A * (n/e)^n * (k/e)^k * ((n-k)/e)^(n-k) * p^k * (1-p)^(n-k)接下来，我们将 (n/e)^n * (k/e)^k * ((n-k)/e)^(n-k)进行合并，得到一个常数B：P(X=k) ≈ A * B * p^k * (1-p)^(n-k)我们可以看到，A和B都是与n和k无关的常数。

学年论文题目：浅析二项分布与泊松分布之间的关系学生：学号：院（系）：理学院专业：信息与计算科学指导教师：安晓钢2013 年11月25日浅析二项分布与泊松分布之间的关系信息121班; 指导教师：安晓钢（陕西科技大学理学院 陕西 西安 710021）摘 要：泊松分布刻画了稀有事件在一段时间内发生次数这一随机变量的分布，如电话交换台单位时间内接到的呼唤次数等。

二项分布是n 个独立的是/非试验中成功的次数的离散概率分布。

它们有着密切的关系。

泊松分布是二项分布的特例。

某现象的发生率很小，而样本例数n 很大时，则二项分布接近于泊松分布，即：如果试验次数n 很大，二项分布的概率p 很小，且乘积np =λ比较适中，则事件出现的次数的概率可以用泊松分布来逼近。

事实上，二项分布可以看作泊松分布在离散时间上的对应物，是二项分布的特例。

通过分析二项分布和泊松分布之间的关系，使学生对概率分布理论的理解更为深刻，能够将学到的理论知识应用在实际生活中，从而提高自己的综合素质。

关 键 词：二项分布， 泊松分布， 近似The Application of Asignment PoblemABSTRACT: Poisson distribution is used to depict the distribution of rare events that a random variable frequency over a period of time, such as a telephone exchange in unit time received the call number. The two distribution is n independent / discrete probability distributions of number of successful non trials. They have a close relationship. Poisson distribution is two distribution case. The incidence of the phenomenon is very small, and the number of sample n is large, then the two distribution is close to the Poisson distribution, i.e.: if the test number n is large, the two probability distribution P is small, and the product of lambda = N P is moderate, the probability of the event can be used to force the Poisson distribution near. In fact, the two distribution can be seen as the counterpart of Poisson distribution in discrete time, are the two distribution case. Through the analysis of the relationship between two binomial distribution and Poisson distribution, enables the student to the theory of probability distribution for more profound understanding will be able to learn the application of theoretical knowledge in real life, so as to improve their comprehensive quality.KEY WORDS : Two distribution, Poisson distribution, Approximate1、问题重述：泊松分布刻画了稀有事件在一段时间内发生次数这一随机变量的分布，如电话交换台单位时间内接到的呼唤次数，某公共汽车站在单位时间内来站乘车的乘客数，宇宙中单位体积内星球的个数，耕地上单位面积内杂草的数目等。

二项分布与泊松分布研究离散型随机事件的概率分布在概率论与数理统计领域中，二项分布和泊松分布是研究离散型随机事件的重要概率分布模型。

二项分布用于描述重复进行的独立随机试验中成功事件的次数，而泊松分布则适用于描述在一定时间或空间范围内随机事件发生的次数。

本文将对二项分布和泊松分布的概念、性质及应用进行详细介绍。

一、二项分布二项分布是最为常见的离散型随机事件概率分布之一。

它适用于满足以下条件的随机试验：1. 试验重复进行n次；2. 每次试验只有两种可能的结果，记为“成功”和“失败”；3. 每次试验的成功概率为p，失败概率为1-p，且各次试验之间相互独立。

在这种情况下，二项分布可以描述成功事件发生k次的概率。

其概率质量函数可以表示为：P(X=k) = C(n,k) * p^k * (1-p)^(n-k)其中，X为成功事件发生的次数，k为取值范围为0到n的整数，C(n,k)表示组合数。

二项分布具有以下性质：1. 期望和方差：二项分布的期望为E(X) = np，方差为Var(X) =np(1-p)；2. 归一性：二项分布的概率质量函数满足概率归一性的性质，即所有可能事件的概率之和为1；3. 近似性：当n趋向于无穷大时，二项分布可以近似为泊松分布。

二项分布常见的应用场景包括：二项测试、质量控制、可靠性分析等。

通过计算二项分布的概率，可以对各种离散型随机事件进行概率分析和决策。

二、泊松分布泊松分布是描述在一定时间或空间范围内随机事件发生的概率分布模型。

它适用于满足以下条件的随机试验：1. 试验在连续时间或空间内进行；2. 事件发生的次数满足稀疏性，即平均发生次数μ在给定时间或空间内很小；3. 不同时间或空间区间内的事件发生是相互独立的。

在这种情况下，泊松分布可以描述在给定时间或空间内，事件发生k次的概率。

其概率质量函数可以表示为：P(X=k) = (e^-μ * μ^k) / k!其中，X为事件发生的次数，k为非负整数，e为自然对数的底。

由二项分布推导泊松分布
泊松分布的概率分布函数为：
泊松分布的参数λ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。

泊松分布的期望和方差均为λ。

泊松分布是最重要的离散分布之一，当随机变量X表示在一定的时间或空间内出现的事件个数时，它往往服从泊松分布。

例如，在一定时间内某交通路口所发生的事故个数，是一个典型的例子。

泊松分布的产生机制可以通过如下例子来解释。

为方便记，设所观察的这段时间为[0,1),取一个很大的自然数n，把时间段[0,1)分为等长的n段：
我们做如下两个假定：
1. 在每段内，恰发生一个事故的概率，近似的与这段时间的长成正比，可设为。

当n很大，很小时，在这么短暂的一段时间内，要发生两次或者更多次事故是不可能的。

因此在这段时间内不发生事故的概率为。

2. 各段是否发生事故是独立的把在[0,1)时段内发生的事故数X视作在n 个划分之后的小时段内有事故的时段数，则按照上述两个假定，X应服从二
项分布。

于是，我们有
注意到当取极限时，我们有
因此
从上述推导可以看出：泊松分布可作为二项分布的极限而得到。

一般的说，若,其中n很大，p很小，因而不太大时，X的分布接近于泊松分布。

这个事实有时可将较难计算的二项分布转化为泊松分布去计算。

二项分布和泊松分布
泊松分布和二项分布是讨论某单一变量分布的特点，泊松分布是二项分布n很大而P很小时的特殊形式。

双变量分布是单变量分布向多维的推广，其讨论的是两个变量的分布情况。

二项分布
在n次独立重复的伯努利试验中，设每次试验中事件A发生的概率为p。

用X表示n重伯努利试验中事件A发生的次数，则X的可能取值为0，1，…，n,且对每一个k（0≤k≤n）,事件{X=k}即为“n次试验中事件A恰好发生k次”，随机变量X的离散概率分布即为二项分布。

泊松分布
泊松分布，台译卜瓦松分布，是一种统计与概率学里常见到的离散机率分布。

泊松分布是以18～19世纪的法国数学家西莫恩·德尼·泊松命名的，他在1838年时发表。

这个分布在更早些时候由贝努里家族的一个人描述过。

二项分布和泊松分布的区别二项分布和泊松分布是概率论中比较常见的两种分布，它们在实际问题中的应用非常广泛。

本文将从定义、特点、应用等方面对二项分布和泊松分布进行比较，以便更好地理解它们之间的区别。

一、二项分布1.定义二项分布是指在n次独立重复试验中，事件A发生的次数为X 的概率分布，其中每次试验中事件A发生的概率为p，不发生的概率为1-p。

符号表示为X~B(n,p)。

2.特点（1）二项分布的概率函数是离散的，取值为0,1,2,…,n。

（2）二项分布的期望和方差分别为np和np(1-p)。

（3）二项分布的形状与p的取值有关，当p=0.5时，二项分布的形状最为对称。

3.应用二项分布常用于二元事件的概率计算，如硬币的正反面、赌博中的输赢等。

另外，在样本量较小、概率较小的情况下，二项分布也可以用来近似描述泊松分布。

二、泊松分布1.定义泊松分布是指在一段时间或空间内，事件发生的次数X服从参数为λ的泊松分布，其中λ表示单位时间或单位空间内事件发生的平均次数。

符号表示为X~P(λ)。

2.特点（1）泊松分布的概率函数是离散的，取值为0,1,2,…。

（2）泊松分布的期望和方差均为λ。

（3）泊松分布的形状呈现单峰或右偏的分布特征。

3.应用泊松分布常用于描述单位时间或单位空间内事件发生的频率，如每小时接到的电话数、每天进入超市的顾客数等。

另外，在样本量较大、概率较小的情况下，泊松分布也可以用来近似描述二项分布。

三、二项分布和泊松分布的区别1.定义不同二项分布是在n次独立重复试验中，事件A发生的次数为X的概率分布，而泊松分布是在一段时间或空间内，事件发生的次数X 服从参数为λ的泊松分布。

2.应用领域不同二项分布常用于二元事件的概率计算，如硬币的正反面、赌博中的输赢等，而泊松分布常用于描述单位时间或单位空间内事件发生的频率，如每小时接到的电话数、每天进入超市的顾客数等。

3.期望和方差不同二项分布的期望和方差分别为np和np(1-p)，而泊松分布的期望和方差均为λ。

二项分布泊松分布和正态分布的关系1. 介绍在概率论中，二项分布、泊松分布和正态分布是三个基础的离散和连续概率分布。

它们分别适用于不同的情形，但却存在着相互关联。

2. 二项分布二项分布是一种抽样概型中应用最广泛的概率分布，主要用于描述有限次试验中成功的概率。

例如，抛硬币的结果就可以采用二项分布描述。

由于抽样次数有限，而且每次试验的结果只有成功和失败两种可能，因此二项分布是一种离散概率分布。

二项分布的均值和方差分别为np和np(1-p)，其中n为试验次数，p为每次试验成功的概率。

3. 泊松分布泊松分布是一种描述单位时间内某事件发生次数的概率分布，例如一天内发生车祸的次数、一小时内接到的电话个数等等。

在这种场合下，试验次数并不固定，而是发生的次数。

泊松分布是一种离散分布，均值和方差都等于λ，λ表示单位时间内事件发生的平均次数。

4. 正态分布正态分布（高斯分布）是一种连续分布，是自然界和社会现象中非常常见的一种分布，例如身高、智力分数等等。

这种分布的概率密度函数呈钟形曲线，分布均值、方差决定了曲线的中心位置和形态。

5. 三者之间的关系三者之间的关系非常密切，可以相互转化。

当二项分布中n很大（例如n>100）时，二项分布可以被近似为正态分布。

这是由于二项分布满足中心极限定理，即当实验次数充分大时（n足够大），无论p取何值，总体样本的均值近似于正态分布。

而当泊松分布的参数λ充分大时，也可以近似为正态分布。

这种情况下，均值和方差都应该比较大，这种现象被称为拉普拉斯近似。

因此，正态分布可被视为二项分布和泊松分布的极限分布，而二项分布和泊松分布则是正态分布的离散版本。

6. 总结二项分布、泊松分布和正态分布是概率论中的基础概率分布，它们之间存在着密切的关系。

二项分布主要用于描述有限次试验中成功的概率；泊松分布主要用于描述单位时间内某事件发生的次数；而正态分布则用于描述身高、智力分数等连续型变量的分布情况。

当实验次数充分大或是参数充分大时，这三种分布可以相互近似，其适用范围也逐渐扩大。

二项分布与泊松分布的关系二项分布与泊松分布是概率论中两种重要的离散概率分布。

它们在描述随机事件发生的次数或概率方面有着密切的联系和区别。

本文将从二项分布和泊松分布的定义、特点、应用以及二者之间的关系等方面展开讨论。

## 一、二项分布的定义与特点### 1. 二项分布的定义二项分布是指在一次独立重复试验中，每次试验只有两种可能的结果，且这两种结果发生的概率相同，记为p和q（q=1-p）。

若事件A发生的概率为p，事件A不发生的概率为q，则n次试验中事件A发生k次的概率可以用二项分布来描述。

### 2. 二项分布的特点- 二项分布的概率质量函数为$P(X=k) = C_n^k \cdot p^k \cdot q^{n-k}$，其中$C_n^k$表示组合数。

- 二项分布的期望为$E(X) = np$，方差为$Var(X) = npq$。

- 当n趋向于无穷大，p趋向于0，但np保持为一个常数时，二项分布逼近于泊松分布。

## 二、泊松分布的定义与特点### 1. 泊松分布的定义泊松分布是描述单位时间（或单位面积、单位体积）内随机事件发生次数的概率分布。

泊松分布适用于事件发生的次数很多，但每次事件发生的概率很小的情况。

### 2. 泊松分布的特点- 泊松分布的概率质量函数为$P(X=k) = \frac{e^{-\lambda}\cdot \lambda^k}{k!}$，其中$\lambda$为单位时间（或单位面积、单位体积）内事件的平均发生率。

- 泊松分布的期望和方差均为$\lambda$。

## 三、二项分布与泊松分布的关系### 1. 二项分布逼近于泊松分布当n趋向于无穷大，p趋向于0，但np保持为一个常数时，二项分布逼近于泊松分布。

这是因为在这种情况下，二项分布中的n很大，每次试验成功的概率p很小，但总体事件发生的次数np保持不变，符合泊松分布的特征。

### 2. 二项分布转化为泊松分布当二项分布中的n很大，p很小，且事件发生的次数k较小时，可以通过将二项分布转化为泊松分布来简化计算。

二项式分布和泊松分布二项式分布和泊松分布是概率论和统计学中常见的两种分布模型。

它们在实际问题的建模和分析中具有广泛的应用。

本文将分别介绍二项式分布和泊松分布的定义、特点以及应用，并通过实例来说明它们的实际意义。

一、二项式分布二项式分布是一种离散型概率分布，描述了一系列独立重复的伯努利试验中成功次数的概率分布。

其中，伯努利试验是一种只有两种可能结果的随机试验，成功和失败。

二项式分布的参数包括试验次数n和成功概率p。

二项式分布的概率质量函数可以表示为：P(X=k) = C(n, k) * p^k * (1-p)^(n-k)其中，X表示成功次数，k表示成功的次数，C(n, k)表示组合数，p 表示每次试验成功的概率，1-p表示每次试验失败的概率。

二项式分布的特点是：概率质量函数是离散的，且呈现出对称性；概率密度函数的形状由参数n和p决定；当n很大时，二项式分布可以近似为正态分布。

二项式分布在实际中的应用非常广泛。

例如，在制造业中，可以使用二项式分布来描述产品的合格率；在市场调研中，可以使用二项式分布来分析客户购买某个产品的概率；在投资领域，可以使用二项式分布来模拟股票价格的涨跌。

二、泊松分布泊松分布是一种离散型概率分布，描述了单位时间或空间内随机事件发生的次数的概率分布。

泊松分布的参数是平均发生率λ。

泊松分布的概率质量函数可以表示为：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，e是自然对数的底。

泊松分布的特点是：概率质量函数是离散的；泊松分布是无记忆的，即过去的事件发生与否对未来事件发生的概率没有影响；当事件发生率λ很小时，泊松分布可以近似为二项式分布。

泊松分布在实际中的应用非常广泛。

例如，在保险业中，可以使用泊松分布来估计某个地区在一段时间内发生车祸的次数；在电信网络中，可以使用泊松分布来描述信号的到达率；在人口统计学中，可以使用泊松分布来估计某地区在一年内出生人数的分布。

二项分布高斯分布泊松分布相互转换在我看来，二项分布、高斯分布以及泊松分布是统计学中非常重要的概念。

它们之间的相互转换不仅有助于我更深刻地理解这些分布的特性，还能够帮助我更好地理解概率和统计的基本原理。

一、二项分布二项分布是指在n次独立重复的伯努利试验中，成功次数的概率分布。

具体来说，假设每次伯努利试验成功的概率为p，失败的概率为1-p，那么进行n次试验后成功的次数X的概率分布就是二项分布。

二项分布具有一些非常重要的性质，比如其期望值为np，方差为np(1-p)等等。

当n趋向于无穷大时，二项分布可以逼近高斯分布。

二、高斯分布高斯分布，又称正态分布，是一种非常重要的连续概率分布。

在统计学和自然科学中，高斯分布经常被用来描述各种现象，比如测量误差、人口身高、测试成绩等等。

高斯分布的概率密度函数是一个关于均值μ和标准差σ的函数，其曲线呈钟型，左右对称，具有良好的数学性质。

由中心极限定理可知，大量独立同分布随机变量的和近似服从高斯分布。

三、泊松分布泊松分布是一种描述事件在一定时间或空间范围内发生的次数的概率分布。

泊松分布常常用于描述单位时间内随机事件发生的次数，比如单位时间内通信方式呼叫的次数、交通事故的发生次数等等。

泊松分布的参数λ表示单位时间内（或单位空间内）事件发生的平均次数。

泊松分布具有一些重要的性质，比如其期望值和方差均为λ。

从二项分布到高斯分布的转换：当进行一系列的伯努利试验时，如果试验次数n足够大，成功概率p足够小，那么二项分布可以逼近为高斯分布。

具体来说，当n趋向于无穷大时，二项分布的期望值np和方差np(1-p)保持不变，此时可以用高斯分布来近似描述二项分布的分布情况。

从二项分布到泊松分布的转换：当进行一系列的伯努利试验时，如果试验次数n趋向于无穷大，成功概率p趋向于0，并且np趋向于一个常数λ，那么二项分布可以逼近为泊松分布。

泊松分布是一种描述稀有事件发生次数的分布，因此当试验次数很大，但成功概率很小，并且事件发生的期望次数为常数时，可以用泊松分布来近似描述二项分布的分布情况。