1樓：影灬小沫
泊松分佈適合於描述單位時間（或空間）內隨機事件發生的次數。
你算出了進球率也猜不了一場球能進多少的，進球多少受太多因素影響了。
2樓：匿名使用者
你好，很高興你的問題。 你這句話的意思就是老闆告訴你，如果你想長期在他這裡幹活，做工作做下去的話，就不要聽別人說那些閒言碎語。 在乙個公司或者是乙個地方上班的時候，下面做工的人老是會說一些閒言碎語，有可能是說工資比較低呀，然後就會跟你討論其他工資高，也有可能會跟你說這個老闆摳門怎麼怎麼的。
所以不管你是在**上班，你要有乙個清楚的自我認識，不要被別人給影響，如果別人說兩句話說這裡這個工資太低了，走我們換個地方去找乙個工資高的，那你就跟他走了 但是你要想乙個問題，既然其他地方有工資高的，那這個朋友他為什麼之前不去現在才去另外乙個工資高的 所以做人要有乙個自己的判斷能力，你們老闆對你這樣說就是這個意思。
能舉例列出足球泊松分佈的例子嗎？謝謝
3樓：網友
泊松分佈是最重要的離散分佈之一，它多出現在當x表示在一定的時間或空間內出現的事件個數這種場合。在一定時間內某交通路口所發生的事故個數，是乙個典型的例子。泊松分佈的產生機制可以通過如下例子來解釋。
為方便記，設所觀察的這段時間為[0,1),取乙個很大的自然數n，把時間段[0,1)分為等長的n段：
我們做如下兩個假定：
1. 在每段 內，恰發生乙個事故的概率，近似的與這段時間的長 成正比，可設為 。當n很大時，很小時，在這麼短暫的一段時間內，要發生兩次或者更多次事故是不可能的。
因此在這段時間內不發生事故的概率為。
2. 各段是否發生事故是獨立的。
把在[0,1)時段內發生的事故數x視作在n個劃分之後的小時段內有事故的時段數，則按照上述兩個假定，x應服從二項分佈。於是，我們有。
注意到當取極限時，我們有。
因此從上述推導可以看出：泊松分佈可作為二項分佈的極限而得到。一般的說，若，其中n很大，p很小，因而不太大時，x的分佈接近於泊松分佈。
這個事實有時可將較難計算的二項分佈轉化為泊松分佈去計算。 階乘特點使得一類期望的計算十分簡便。
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