查泊松分布 P(0.1，1)=0.9950
可见，当p很小、n较大时，两种分布的结论几乎完全一致。
第四章 两种变异的区分——显著性检验
我们学习了前三章，这是统计技术的基础。大家必须掌握这些概念，并要熟悉它。下面我们简单的复习一下要用到的几点内容。
统计技术研究的对象是变异。然而，客观的事物的变异并非杂乱无章，而变异所产生的数据是符合一定的统计分布的规律。（如正态分布；二项式分布和泊松分布）。只有通过对数据的统计分析，才能理解变异的性质、程度和原因。这里，我们首先要解决的问题是：如何来区分这种变异是由于随机(偶然)因素造成的，还是条件因素产生的。也就是要从对反映变异的一组数据的研究开始。
数据是统计技术的基础。数据分为两大类：
1．计量型数据——是连续概率分布——是服从正态分布的规律——这种规律的前提是质量特性（即随机变量）由众多因数影响（也就是说：没有一个因素起主导作用的情况下）。正态分布的图形如下：
2．计数型数据——离散概率分布——又有两种类型：一是服从二项分布，另一是泊松分布。
二项分布——它研究的质量特性（即随机变量）取值状态是正、反两种；如合格或不合格；正或负、
是或否等。
泊松分布——它研究的质量特性（即随机变量）是属于稀有事件分布的规律。如一根导管上出现很小
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