みなさんこんにちは！今回は超重要な統計手法、ポアソン分布について熱く語っていきます！特に効果検証でどう使うか、めっちゃ実践的な内容をお届けします！
ポアソン分布って何よ？
簡単に言えば、「一定時間に起こるイベントの回数」を表す確率分布です！例えば：
- ある交差点での週間事故件数
- Webサイトの1日のコンバージョン数
- コールセンターへの時間当たりの問い合わせ数
なぜヤバいの？
ポアソン分布の最強ポイントは、たった1つのパラメータ λ（ラムダ）で全てを表現できること！数式で書くと：
P(X = k) = (λ^k * e^(-λ)) / k!
これマジでヤバくないっすか？！確率分布の世界の簡単さと美しさの極みっす！
実データで考えてみよう！
例えば、ある交差点の事故データを見てみましょう：
- 前半40週：合計78件 → λ = 1.95件/週
- 後半40週：合計60件 → λ = 1.50件/週
めっちゃ減ってそうに見えますよね？でも、これが本当に「統計的に意味のある」減少なのか、それとも偶然なのか…それを判断するのが私たちデータサイエンティストの仕事なんです！💪
単純比較の限界
平均値の比較（1.95 → 1.50）だけじゃ不十分なんです。なぜなら：
- データのばらつきを考慮していない
- 統計的な信頼性が評価できない
- サンプルサイズの影響を無視している
これはマジでまずい！そこで次回は、もっとガチな分析方法を紹介していきます！
Next: Part 2でお会いしましょう！🚀