在每届世界杯⾜球赛开幕之际，都会有各路⼤咖为⼤⼒神杯的最终归属“算上⼀卦”，其中也少不了科学家⼿中的数学模型。“⼀千个观众中就有⼀千个哈姆莱特”，⼗个不同模型就可能预测出⼗个不同冠军，像巴⻄队，阿根廷队，法国队都是被预测的夺冠热⻔。对于2022年卡塔尔世界杯，英国⼀位流⾏病学统计研究者Matthew Penn却更看好⽐利时队，要知道⽐利时队在世界杯历史上还从来没进过决赛。
但这哥们绝不是在“瞎说”，⼀来⼈家有⾃⼰基于数据的概率模型，⼆来这个模型曾经在2020年欧洲杯的预测中⼤放异彩，当时准确地预测了意⼤利和英格兰会分别是冠亚军，并且预测对了⼋强球队中的六个。
在11⽉15⽇，Nature杂志慕名采访了这位预测⼤神，并公布了他使⽤同⼀模型预测的本届世界杯结果，各队夺冠的可能性⼤⼩如下：⽐利时13.88%，巴⻄13.51%，法国12.11%，阿根廷11.52%，荷兰9.65%，德国7.24%，⻄班�牙6.37%，瑞⼠5.29%，葡萄⽛3.78%，乌拉圭3.36%，丹⻨3.17%，英格兰2.56%，波兰2.33%，克罗地亚1.46%，墨⻄哥0.67%。
那么这些欧洲杯和世界杯的预测结果是怎么获得的呢？简单说是来⾃于每场⽐赛的掷骰⼦，却⼜不是简单的掷骰⼦，⽽是⼀种泊松概率分布。对于相机来说，每次落到传感器上的光⼦数分布同样具有泊松概率的不确定性，不可避免引⼊了散粒噪声，并且⼏乎⽆论怎样完善地设计⼀款相机，都⽆法直接去除这种噪声。
根据泊松概率分布公式，光⼦数相⽐于平均数量上下起伏的波动程度⼤⼩会随着光⼦数平均值的平⽅根增⼤⽽增⼤，但光⼦数平均值正⽐于想要接收信号的⼤⼩，所以当光强度变⼤（光⼦数增加）时，虽然散粒噪声在变⼤，信号与噪声的⽐例却也会变⼤，最后看到的图像整体还是会更清晰。