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詳解：比較與結論

比較的邏輯​

  1. 模型：我們假設了一個泊松模型（隨機擊中）。
  2. 擬合：我們通過找到最佳的 λ\lambda（在 (c) 部分已完成）將模型「擬合」到數據。
  3. 預測：如果模型是正確的，那麼 應該 有多少個單元有 0、1、2... 次擊中？我們計算了這些數字。
  4. 評估：這些預測的數字看起來像真實數字嗎？

泊松聚集 (Poisson Clumping)​

這個問題的一個關鍵見解是關於人類對隨機性的感知。 當人們想到「隨機」或「均勻」時，他們通常想像一種完美的均勻分佈（像棋盤一樣）。 然而，真正的隨機性（泊松過程）包含聚集 (clumping) 現象。

  • 7 個單元被擊中 4 次的事實對外行人來說可能看起來很可疑（「他們在瞄準那些地點！」）。
  • 但我們的計算表明，在這種密度的純隨機場景中，我們 預期 大約有 7 個單元被擊中 4 次。
  • 因此，聚集並不是瞄準的證據；它們只是隨機性的一個自然特徵。

結論​

觀測值 ≈\approx 期望值的事實驗證了我們最初的假設： 轟炸實際上是隨機的。 這是一個有用的軍事情報發現。這意味著德國人沒有足夠的精度來瞄準該區域內的特定小社區；他們只是大致針對「倫敦」。