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直观地理解为什么泊松分布是二项式分布的极限情况
在DS Sivia的“数据分析”中，从二项式分布推导了泊松分布。 他们认为，当M→∞M→∞M\rightarrow\infty，泊松分布是二项式分布的极限情况，其中MMM是试验次数。 问题1：如何直观地理解该论点？ 问题2：为什么large- MMM的限制M!N!(M−N)!M!N!(M−N)!\frac{M!}{N!(M-N)!}等于MNN!MNN!\frac{M^{N}}{N!}，其中M次试验的成功次数为？（此步骤用于推导中。）NNNMMM