ppois是泊松分布的分布函数（即用来求累计概率），因为是离散的，所以只会在整数左右有变化，看最下面的图像比较容易懂，比如q=0.5就和q=0.9的结果一样，q=1就和q=1.2的结果一样。
一般用法：
ppois(q, lambda, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)q：官方帮助文档说是分位数，我理解是指定x轴上的点。
lambda：就是泊松分布的参数λ
lower.tail：是逻辑变量，当它为真(TRUE，缺省值)时，分布函数的计算公式为
当lower.tail = FALSE时，分布函数的计算公式为
log, log.p是逻辑变量，当它为真(TRUE)时，函数的返回值不再是泊松分布，而是对数泊松分布.
比如lambda=1的分布函数作图如下：
解题过程如下图：
泊松分布（Poisson distribution），台译卜瓦松分布（法语：loi de Poisson，英语：Poisson distribution，译名有泊松分布、普阿松分布、卜瓦松分布、布瓦松分布、布阿松分布、波以松分布、卜氏分配等），是一种统计与概率学里常见到的离散机率分布（discrete probability distribution）。
扩展资料当二项分布的n很大而p很小时，泊松分布可作为二项分布的近似，其中λ为np。通常当n≧20,p≦0.05时，就可以用泊松公式近似得计算。
事实上，泊松分布正是由二项分布推导而来的，具体推导过程参见本词条相关部分。
在实际事例中，当一个随机事件，例如某电话交换台收到的呼叫、来到某公共汽车站的乘客、某放射性物质发射出的粒子、显微镜下某区域中的白血球等等，以固定的平均瞬时速率λ（或称密度）随机且独立地出现时，那么这个事件在单位时间（面积或体积）内出现的次数或个数就近似地服从泊松分布P(λ)。因此,泊松分布在管理科学、运筹学以及自然科学的某些问题中都占有重要的地位。
