概率论各个分布的实际意义是什么?

正态分布在自然界中很常见，比如身高、体重、考试成绩等数据往往围绕平均值波动，少数人特别高或特别矮。测量误差也符合这个规律，多次测量同一个东西，结果会集中在真实值附近，离得越远的情况越少。

泊松分布用来描述单位时间内随机事件发生的次数，比如某路口一小时内经过的车辆数量，或者一小时内接到客服电话的次数。二项分布则适合固定次数的独立试验，比如抛10次硬币出现正面的次数，或者生产100个产品中有几个次品。指数分布常用来等待时间，比如灯泡能用多久，或者下一个顾客什么时候到来。