具体看定义，他们的适用范围不同。
正态分布是所有分布趋于极限大样本的分布，属于连续分布。
二项分布与泊松分布 则都是离散分布，二项分布的极限分布是泊松分布、泊松分布的极限分布是正态分布。【这部分不太肯定了】
还是翻翻定义，来的可靠些。
正态分布,二项分布,泊松分布,有何区别?
具体看定义，他们的适用范围不同。正态分布是所有分布趋于极限大样本的分布，属于连续分布。二项分布与泊松分布 则都是离散分布，二项分布的极限分布是泊松分布、泊松分布的极限分布是正态分布。【这部分不太肯定了】还是翻翻定义，来的可靠些。
数理统计中的三大分布
3、泊松分布是离散概率分布，描述的是一个事件在单位时间内发生的次数。泊松分布的参数是单位时间内随机事件的平均发生率λ。当λ很小时，泊松分布趋近于二项分布；当λ很大时，泊松分布趋近于正态分布。泊松分布在物理学、工程学和经济学等领域有广泛应用。4、这三大分布在数理统计中有着重要地位，它们...
二项分布,泊松分布和正态分布三者的联系和区别是什么?
他们的适用范围不同。正态分布是所有分布趋于极限大样本的分布，属于连续分布。二项分布与泊松分布 则都是离散分布，二项分布的极限分布是泊松分布、泊松分布的极限分布是正态分布。即np=λ,当n很大时，可以近似相等
请问柏松分布、二项分布和正态分布的区别和近似关系?
正态分布是一个连续型随机变量的概率分布。泊松分布和二项分布都是离散随机变量的概率分布，而且泊松分布是二项分布的极限，二项分布是重复n次独立的伯努利实验，当重复次数n很大，而成功概率p很小的时候，泊松分布就是二项分布的近似，或者说极限。
二项分布,泊松分布,正太分布中哪些是离散型随机变量,哪些是连续型随机变...
离散型随机变量：二项分布与泊松分布。连续型随机变量：正态分布。1、离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的，则为离散变量。例如，企业个数、职工人数、设备台数等。只能按计量单位数计数，这种变量的数值一般用计数方法取得。2、连续随机变量，在一定区间内可以任意取值的变量，其数值是连续不...
二项分布、泊松分布和正态分布分别对应哪些实际问题场景?
二项分布、泊松分布和正态分布是统计学中常见的概率分布。-二项分布描述了在一系列独立的、同等概率的试验中，成功事件发生的次数。每次试验只有两个可能的结果，成功和失败。每个试验的成功概率为p，失败概率为1-p。-泊松分布描述了在一个固定时间间隔内，某个事件发生的次数。例如，一天内邮件到达的...
二项分布和泊松分布是不是正态分布
不是，二项分布和泊松分布是离散型分布，正态分布是连续分布。二项分布指的是重复n次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变，则这一系列试验总称为n重伯努利实验，当...
二项分布、泊松分布、正态分布
1+1\/x)^x 泊松分布适合描述一段时间内发生指定次数的概率。每小段时间发生的概率要相互独立。给一组数值，知道了平均值λ和方差δ，就可以估算出数值为k的概率。如果一个量是由许多微小的独立随机因素影响的结果，那么就可以认为这个量具有正态分布。抛硬币也可以算是正态分布。
二项分布、泊松分布和正态分布的区别及联系?
总结起来，二项分布、泊松分布和几何分布都是离散概率的代表，它们分别处理固定次数的成功概率、独立事件的特定次数和首次成功尝试的次数问题。而正态分布则作为连续分布的典范，展示了数据分布的典型形态。这些分布为我们解决实际问题提供了有力的工具，是概率论中不可或缺的基础组成部分。
概率分布之正态、泊松、二项分布
则称此分布服从参数为μ的possion分布。μ是其唯一的参数，且 泊松分布的均数和方差相等 。泊松分布常用于稀有事件的发生次数的概率分析。1.定义 伯努利实验：只有两种可能结果的单次随机实验，其结果可能为“成功”或“失败”。二项分布：将一个成功概率为π的伯努利实验，独立的重复n次，令X表示在这n...
