不是，二项分布和泊松分布是离散型分布，正态分布是连续分布。
二项分布指的是重复n次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变，则这一系列试验总称为n重伯努利实验，当试验次数为1时，二项分布服从0-1分布。
其表达式为：
泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率。主要用于描述在单位时间(空间)中稀有事件的发生数。
泊松分布的概率质量函数为：
正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。
扩展资料
泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。如某一服务设施在一定时间内到达的人数，电话交换机接到呼叫的次数，汽车站台的候客人数，机器出现的故障数，自然灾害发生的次数等。
若随机变量X取0和一切正整数值，在n次独立试验中出现的次数x恰为k次的概率P（X=k）=（k=0,1,...,n），式中λ是一个大于0的参数，此概率分布称为泊松分布。它的期望值为E(x)=λ，方差为D(x) = λ。当n很大，且在一次试验中出现的概率P很小时，泊松分布近似二项分布。
参考资料来源：百度百科-二项分布
参考资料来源：百度百科-泊松分布
参考资料来源：百度百科-正态分布
一、三个分布是不同的不同的分布
二项分布、泊松分布是离散型的分布，正态分布是连续性的分布
如果某现象发生率很小，样本例数较大，则二项分布逼近泊松分布
当实验次数n再变大 几乎可以看成连续时 二项分布和泊松分布都可以用正态分布来代替
二、二项分布
考察由n次随机试验组成的随机现象，它满足以下条件：
1)重复进行n次随机试验；
2)n次试验相互独立；
3)每次试验仅有两个可能结果；
4)每次试验成功的概率为p，失败的概率为1-p。
三、泊松分布
泊松分布用来描述和分析稀有事件即小概率分布规律的函数
如果某现象发生率很小，样本例数较大，则二项分布逼近泊松分布
四、正态分布
若连续型的随机变量X的概率密度函数为：
正态分布是所有分布趋于极限大样本的分布，属于连续分布。
二项分布与泊松分布则都是离散分布，二项分布的极限分布是泊松分布，泊松分布的极限分布是正态分布。
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