从二项分布到泊松分布再到正态分布

如果忽略分布是离散还是连续的前提（二项分布和泊松分布一样都是离散型概率分布，正态分布是连续型概率分布），二项分布与泊松分布以及正态分布至少在形状上是十分接近的，也即两边低中部高。

由从 Poisson 分布到服务器的访问 可知，当 n 足够大，p 足够小（还记得泊松分布的事件间的三个条件吗，彼此独立，事件发生的概率不算太大，事件发生的概率是稳定的），二项分布逼近泊松分布，λ=np，一个被广泛接受的经验法则是如果 n≥20,p≤0.05，可以用泊松分布来估计二项分布值。

至于正态分布是一个连续分布 当实验次数 n 再变大，几乎可以看成连续时二项分布和泊松分布都可以用正态分布来代替。