數據分析與數據挖掘之四大分佈三大檢驗

泊松分佈 泊松分佈是二項分佈的一個變形和取極限,它通常被用來描述一段時間內或者一定空間內事件的發生次數的對應概率，用於小概率情況，假定它們滿足"泊松分佈"的三個條件： 　　（1）小概率事件。 　　（2）相互獨立的，不會互相影響。 　　（3）事件的發生概率是穩定的。 與泊松分佈相對的是指數分佈， 指數分佈對應的是兩次事件之間間隔多久的概率，再進一步有一個gamma分佈，它對應的是n次事件之間的間隔時

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