泊松过程
测出平均每小时9辆车通过$\lambda=9$
$$P(X=k) = {\lim_{n\to \infty}} \binom{n}{k} \bigg(\frac{\lambda}{n} \bigg)^k \bigg(1-\frac{\lambda}{n} \bigg)^{n-k} = \frac{\lambda ^k}{k!}e^{-\lambda}$$
ex:
$P(X=2) =\frac{9 ^2}{k!}e^{-9}=0.004998$
固定的平均瞬时速率$\lambda$（或称密度）随机且独立地出现时，这个事件在单位时间（面积或体积）内出现的次数或个数近似地服从泊松分布.
一般的说，若$X～B(n,p)$,其中n很大，p很小，因而$np=\lambda$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
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