读者: 请问奇趣统计宝，什么是拟合优度/配合度？
奇趣统计宝: 拟合优度/配合度是用来衡量一个概率分布函数与一个样本的拟合程度的度量标准。
读者: 那么如何计算拟合优度/配合度呢？
奇趣统计宝: 计算拟合优度/配合度有不同的方法，但其中最常用的是Chi-square（卡方）拟合优度检验。它通过将样本数据划分成不同的类别，然后将每个类别中观察到的频数与期望频数进行比较，以此来决定概率分布函数是否与样本数据拟合良好。
读者: 那么变异性是什么意思？它与拟合优度/配合度有何关系？
奇趣统计宝: 变异性是反映数据离散或分散程度的概念。它与拟合优度/配合度有一定的联系，因为如果样本数据的变异性较大，那么很可能会导致与期望分布函数的拟合度降低。
读者: 那么有没有一种方法可以衡量数据中的变异性呢？
奇趣统计宝: 比较常用的是方差和标准差。方差是各个数据与样本均值之差的平方和的平均数，而标准差是方差的平方根。方差和标准差越大，说明数据离散程度越高，变异性越大。
读者: 泊松分布是什么？它与拟合优度/配合度有何关系？
奇趣统计宝: 泊松分布是一种以概率为主导的分布，它解决了某个给定时间内随机事件发生的次数的概率问题。泊松分布的概率质量函数可以从一组大量数据中推导出来。它与拟合优度/配合度的关系在于，我们可以通过将样本数据和一个期望的泊松分布进行比较，来决定这个泊松分布与样本数据的拟合程度。
读者: 最后，极端值是什么？它对数据分析有何影响？
奇趣统计宝: 极端值是指与数据样本其他值显著区别的值，通常比其他值大得多或小得多。它对于数据分析有很大的影响，因为它们可能导致概率分布函数与样本数据的拟合度降低，同时也可能使得统计推断的可靠性降低。因此，数据分析过程中需要小心谨慎处理极端值。