在分析车头时距数据时，如何确定其是否遵循泊松分布，并使用什么统计检验方法来验证这一假设？

要判断车头时距数据是否符合泊松分布，首先需要理解泊松分布的基本特性，即它是一个描述在固定时间或空间区间内随机事件发生次数的概率分布。在交通流理论中，如果车辆以随机的、独立的方式到达，则车头时距的分布可能呈现泊松特征。具体到操作层面，可以采取以下步骤进行验证：

参考资源链接：[交通流理论：从离散型概率统计模型到泊松分布](https://wenku.csdn.net/doc/1df113ugho?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，收集车辆到达的数据，计算在不同时间间隔内到达的车辆数量。然后，计算这些数据的均值（λ）和方差。根据泊松分布的特性，均值应等于方差。

之后，采用卡方检验（Chi-Square Test）来验证假设。将观测到的车辆数量分布与泊松分布的理论分布进行比较，计算每个区间内理论值与实际观测值之间的差异，并对差异进行加总。如果卡方统计量小于卡方分布表中对应自由度和显著性水平下的临界值，则没有足够的证据拒绝原假设，即数据符合泊松分布。

此外，还可以利用正态近似法，当λ较大时，泊松分布可以近似为正态分布。通过正态概率图（Normal Probability Plot）来观察数据是否在正态分布的假设下线性排列，也是验证泊松分布的一种方法。

参考《交通流理论：从离散型概率统计模型到泊松分布》这本资料，可以更深入地了解泊松分布在交通流理论中的应用，以及如何通过实际数据验证模型的适用性。这份资料不仅有助于理解理论，还提供了实用的案例分析和操作指南，有助于解决交通工程中遇到的实际问题。

参考资源链接：[交通流理论：从离散型概率统计模型到泊松分布](https://wenku.csdn.net/doc/1df113ugho?spm=1055.2569.3001.10343)