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正确理解-泊松分布-通俗解释
       其实泊松分布在日常中还是很好辨别的，因为他有一个累计的过程。曾看到一篇用泊松分布来分析美国治安的例子，引来给大家看看：
美国枪击案假定它们满足"泊松分布
正确理解-泊松分布-通俗解释
       其实泊松分布在日常中还是很好辨别的，因为他有一个累计的过程。曾看到一篇用泊松分布来分析美国治安的例子，引来给大家看看：
美国枪击案假定它们满足"泊松分布"的三个条件：
　　（1）枪击案是小概率事件。
　　（2）枪击案是独立的，不会互相影响。
　　（3）枪击案的发生概率是稳定的。
显然，第三个条件是关键。如果成立，就说明美国的治安没有恶化；如果不成立，就说明枪击案的发生概率不稳定，正在提高，美国治安恶化。根据资料，1982--2012年枪击案的分布情况如下：
计算得到，平均每年发生2起枪击案，所以 λ = 2 。
上图中，蓝色的条形柱是实际的观察值，红色的虚线是理论的预期值。可以看到，观察值与期望值还是相当接近的。
我们用"卡方检验"，检验观察值与期望值之间是否存在显著差异。卡方统计量 = Σ[(观察值-期望值)^2/期望值]
        计算得到，。查表后得到，、。因此，卡方统计量小于临界值，这表明枪击案的观察值与期望值之间没有显著差异。所以，可以接受"发生枪击案的概率是稳定的"假设，也就是说，从统计学上无法得到美国治安正在恶化的结论。
       但是，也必须看到，，p-。也就是说，对于"美国治安没有恶化"的结论，我们只有82%的把握，还有18%的可能是我们错了，美国治安实际上正在恶化。因此，这就需要看今后两年中，是否还有大量枪击案发生。如果确实发生了，泊松分布就不成立了。