我觉得不能用泊松分布。
首先泊松分布研究的是一个时间段内的概率趋于平稳的离散分布概型，比如一个商场星期天晚上七点到八点的人流量，只要这个地区没有发生什么地震战争等影响流量概率的因素，那么这个是可以根据数理统计较为精确的估算出这个地区人逛这个商场的概率的，更类似于二项分布无限趋近于泊松分布的意思。而机器的运行状态明显不能这么做，因为机器的汪册扮运行状况明显被多种因素影响，比如电能质量，故障率，还有操作人员的素质，在姿辩一段时间内统计统计出的概率数据是非常不稳定的，但这种多种小因素影响的概型在概率论中又可以根据中心极限定理来解决，那就是无限趋近于正态困灶分布
泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。如某一服务设施在一定时烂茄冲冲间内到达的人数，电话交换机接饥判察到呼叫的次数，汽车站台的候客人数，机器出现的故障数，自然灾害发生的次数等等。
可以用泊松分布。
不懂
这种问题似乎不能用泊松分布
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