n重伯努利试验中小概率事件出现的次数近似-|||-地服从泊松分布。()

考查要点：本题主要考查二项分布的泊松近似条件，即在什么情况下二项分布可以近似为泊松分布。

解题核心思路：
当试验次数$n$很大且单次成功概率$p$很小时，若期望值$\lambda = np$保持适中，则二项分布$B(n,p)$可以近似为参数为$\lambda$的泊松分布$P(\lambda)$。此时，小概率事件出现的次数服从泊松分布。

破题关键点：

1. 明确泊松近似成立的条件：$n \to \infty$，$p \to 0$，且$\lambda = np$为有限常数。
2. 理解泊松分布适用于描述稀有事件在大量独立试验中的发生次数。

在$n$重伯努利试验中，设每次试验的成功概率为$p$，则成功次数$X$服从二项分布$B(n,p)$。当满足以下条件时，$X$近似服从泊松分布：

1. 试验次数$n$很大（$n \to \infty$）。
2. 单次成功概率$p$很小（$p \to 0$）。
3. 期望值$\lambda = np$为有限常数。

此时，二项分布的概率质量函数可以近似为泊松分布的概率质量函数：
$P(X = k) \approx \frac{\lambda^k e^{-\lambda}}{k!}, \quad k = 0, 1, 2, \dots$

结论：题目中描述的“小概率事件出现的次数近似服从泊松分布”符合上述条件，因此答案正确。