\sum_{i=1}^{5} \frac{1.7}{0.10} = 1.7 \times \frac{(1-1/1.1^5)}{1-1/1.1} 该公式计算结果为多少

这个公式表示的是当\( n = 5 \)时，从一个以\( \lambda = 0.10 \)（即μ=1.7除以10）为参数的泊松分布中抽取n个随机变量，其和的概率质量函数。按照泊松分布的性质[^1]，每个独立事件发生的概率乘以试验次数就是总概率。

公式可以转换为：
\[ \sum_{i=1}^{5} \frac{1.7}{0.10} = \frac{1.7}{0.10} \times \frac{1 - \frac{1}{1.1^5}}{1 - \frac{1}{1.1}} \]

让我们来计算它的确切值。

# 定义函数来计算泊松分布变量之和的概率
def variable_sum(n, x_size, distribution):
    total_sum = sum(distribution.rvs(size=n) for _ in range(x_size))
    return total_sum

# 给定的参数
n = 5
mu = 1.7 / 10  # λ
distribution = poisson(mu=mu)

# 计算和
probability_sum = variable_sum(n, x_size=1, distribution=distribution)
result = probability_sum * (1 - 1/(1.1**n)) / (1 - 1/1.1)
result

计算结果将是这个表达式的数值解。请注意，由于实际执行这段代码，我们得到的具体数值可能会有所不同，因为它是基于随机抽样。然而，公式本身给出了理论上的期望值。