泊松分布的概率函数为：
[P(X=k)=frac{lambda^k}{k!}e^{-lambda},k=0,1,2,cdots]
如果 $X_i sim P(lambda_i)$,并且 互相独立，那么:
[Y=left( sumlimits_{i=1}^n{X_i} ight) sim P left( sumlimits_{i=1}^n{lambda_i} ight)]
从上面公式，可以发现泊松分布在求和后，仍然满足泊松分布。（和正态分布颇有相似之处）
泊松分布的概率函数为：
[P(X=k)=frac{lambda^k}{k!}e^{-lambda},k=0,1,2,cdots]
如果 $X_i sim P(lambda_i)$,并且 互相独立，那么:
[Y=left( sumlimits_{i=1}^n{X_i} ight) sim P left( sumlimits_{i=1}^n{lambda_i} ight)]
从上面公式，可以发现泊松分布在求和后，仍然满足泊松分布。（和正态分布颇有相似之处）