例子：

已知：【1小时(单位时间)生3个婴儿】==【频率lamda】

一、泊松分布：自变量为1小时(t=1)生1个婴儿(n=1)或2个婴儿(n=2)或3个婴儿(n=3)...；因变量分别对应自变量根据公式所算出的概率。

二、指数分布：自变量为生出婴儿（不管几个，必须得生出来）至少需要1个小时(t=1)或2个小时(t=2)或3个小时(t=3)...；因变量分别对应自变量根据公式所算出的概率。

注意：

泊松分布的时间变量t，默认是固定的（因为泊松分布是不考虑时间t的，泊松过程才考虑），只改变n，即生多少个婴儿时的概率。（当然也可以主观改变时间t的值，然后再查看不同婴儿时的概率）【我之前搞混淆，就是因为自变量没搞清楚是哪一个……因此又和指数分布搞混淆了……】

指数分布可从泊松分布的极端情况推出，即指数分布要求至少生1个婴儿（即事件必须发生，婴儿数目大于等于1），

那么如果泊松分布的自变量为1小时（t）内婴儿出生的数目为0，得到这个概率，再用1减去这个概率，就得到了指数分布，注意这个t，好好理解，不理解的话，先看下面，看完再回来看这段话中的这个t值，应该就懂了。

两种分布解决的问题（根据上述例子）：

【已知某件事发生的频率】

1，泊松分布可以得到这些概率：我可以得到1小时生1个婴儿的概率，2小时生1个婴儿的概率，1小时生2个婴儿的概率；

2，指数分布可以得到这些概率：我只能知道在某段时间范围内，有婴儿生了，但是我不知道有几个婴儿，反正有婴儿出生了，变量是时间范围，1个小时内生的？还是2个小时内生的？

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注意：

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