极道
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Python统计中的泊松离散分布
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原文中文，约3500字，阅读约需9分钟。
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内容提要
本教程介绍了泊松离散分布的基本概念和特征，以及如何使用Python计算概率、生成和绘制泊松分布。
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关键要点
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本教程介绍泊松离散分布的基本概念和特征。
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随机变量是随机实验的结果，可以分为离散随机变量和连续随机变量。
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泊松分布是一种离散概率分布，用于表示在固定时间或空间间隔内发生给定数量事件的概率。
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泊松分布的主要特征包括事件的稀有性、相互独立性和恒定的平均发生率。
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使用SciPy库中的poisson.pmf函数可以计算泊松分布的概率。
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示例1：计算呼叫中心在接下来的一小时内接到3个电话的概率。
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示例2：计算十字路口一天内发生至少4起且至多6起事故的概率。
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可以使用NumPy生成泊松分布的随机样本。
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使用matplotlib绘制泊松分布的直方图。
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累积分布函数（CDF）描述随机变量值小于或等于特定值的概率。
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可以使用泊松CDF函数计算累积概率，例如计算电子邮件服务器在接下来的一小时内收到少于5封电子邮件的概率。
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