【泊松分布的均值】泊松分布是一种常用的离散概率分布，常用于描述在固定时间或空间内，某事件发生次数的概率。它由法国数学家西莫恩·德尼·泊松（Siméon Denis Poisson）提出，广泛应用于排队论、保险精算、粒子物理等领域。
泊松分布的核心参数是λ（lambda），表示单位时间内事件发生的平均次数。该分布的一个重要性质是其均值等于方差，均为λ。这意味着，当使用泊松分布建模时，如果已知平均发生次数，就可以直接得出其期望值和方差。
以下是对泊松分布均值的总结：
| 概念 | 说明 |
| 泊松分布 | 一种描述在固定区间内事件发生次数的概率分布 |
| 参数λ | 单位时间或空间内事件发生的平均次数 |
| 均值（期望值） | E(X) = λ |
| 方差 | Var(X) = λ |
| 适用场景 | 如电话呼叫中心的来电数、放射性物质的衰变次数等 |
通过理解泊松分布的均值，可以更好地进行数据分析与预测。在实际应用中，若观察到某事件的发生频率接近泊松分布，则可利用其均值来估计未来可能发生的次数，并为决策提供依据。
总之，泊松分布的均值不仅是一个简单的数值，更是理解其概率特性的重要基础。掌握这一概念有助于在多个领域中更准确地建模和分析随机事件。
