（源自：http://www.yelinsky.com/notes/topic/32）
二項分布有兩個參數，一個 n 表示試驗次數，一個 p 表示一次試驗成功概率。現在考慮一列二項分布，其中試驗次數 n 無限增加，而 p 是 n 的函數。
1.如果 np 存在有限極限 λ，則這列二項分布就趨於參數為 λ 的 泊松分布。反之，如果 np 趨於無限大（如 p 是一個定值），則根據德莫佛-拉普拉斯(De'Moivre-Laplace)中心極限定理，這列二項分布將趨近於正態分布。
2.實際運用中當 n 很大時一般都用正態分布來近似計算二項分布，但是如果同時 np 又比較小（比起 n來說很小），那么用泊松分布近似計算更簡單些，畢竟泊松分布跟二項分布一樣都是離散型分布。