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。()

步骤 1：定义泊松分布
泊松分布是一种离散概率分布，用于描述在固定时间或空间内，某事件发生次数的概率分布。它通常用于描述稀有事件的发生次数，例如在一定时间内电话呼叫的次数、一定面积内细菌的数目等。

步骤 2：伯努利试验
伯努利试验是一种只有两种可能结果的随机试验，通常称为“成功”和“失败”。在n重伯努利试验中，进行n次独立的伯努利试验，每次试验成功的概率为p，失败的概率为1-p。

步骤 3：泊松近似
当n重伯努利试验中的n很大，而每次试验成功的概率p很小，且np的值适中时，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。这是因为泊松分布可以看作是二项分布的极限形式，当n趋向于无穷大，p趋向于0，且np保持不变时，二项分布可以近似为泊松分布。