在生活中，我们经常遇到一些随机事件的发生频率问题，比如某小时内到达咖啡店的顾客数量或某天内网站的访问次数。这些现象可以用泊松分布来描述！✨
泊松分布是一种概率分布模型，用于表示单位时间内独立事件发生的次数。它以法国数学家西莫恩·德尼·泊松的名字命名，公式为：
`P(X=k) = (λ^k e^-λ) / k!`
其中，`λ` 是平均发生率，`k` 是事件发生次数。
那么如何用 Python 实现泊松分布呢？我们可以借助 `scipy.stats` 模块轻松完成计算与绘图。🔍
```python
from scipy.stats import poisson
import matplotlib.pyplot as plt
设置参数 λ=5
lambda_val = 5
x = range(10)
pmf = poisson.pmf(x, lambda_val)
plt.bar(x, pmf, color='skyblue')
plt.title('Poisson Distribution (λ=5)')
plt.show()
```
此外，当怀疑数据是否符合泊松分布时，可以使用卡方检验进行验证。这种方法能帮助我们判断实际观测值与理论期望值之间的差异是否显著。📈
掌握泊松分布不仅有助于理解现实世界中的随机性，还能为数据分析提供强大支持！💪