具体的な例は，交通事故から．
一日平均，５人の交通事故があります．
では，交通事故が０件の確率は？
ここで，
<n>=5
n=0
を代入すればいいので，
となるのです．
まれな現象ですね．
では，平均の値，５の場合はどうでしょう？
まあまあの確率ですね．
では，2０人もの交通事故が起こる確率は，
とほとんど起きないのです．
これをグラフに書くと，
となります．
やはり，平均の場所が一番確率が高くなりますね．
さて，平均値をもっと大きくした場合にはどうなるでしょう？
<n>=30の場合を計算してみましょう．
すると，何かに似ていませんか？
そう，ガウス分布とほぼ等しくなるのです．
では，１分子計測において，これがどう１分子であることの証明になるかは，このページで説明します．
次に，ポアッソン分布の性質を調べていきましょう
