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R:在数据直方图上覆盖泊松分布

泊松分布是概率论与统计学中常见的离散概率分布，用于描述在一定时间或空间范围内事件发生的次数的概率分布情况。泊松分布的参数 λ 表示单位时间或单位空间内事件的平均发生率。

在数据直方图上覆盖泊松分布，意味着将数据样本的频率分布与理论上泊松分布的概率分布进行对比或拟合。这通常用于判断实际观测数据是否符合泊松分布的假设，或者用于估计泊松分布的参数 λ。

优势：

灵活性：泊松分布适用于描述不同事件发生的概率分布，尤其适用于罕见事件的模型建立。
独立性：泊松分布假设事件之间相互独立，这在某些实际应用场景中是合理的假设。

应用场景：

电话呼叫中心：泊松分布可以用于建模电话呼叫中心接受来电的情况。
网络流量分析：泊松分布可以用于分析网络流量的到达速率。
安全事故分析：泊松分布可以用于分析特定安全事件的发生率。

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