分布近似在概率论与数理统计中是一个重要的分支,它在统计学科研和实践中都是很重要的工具。Stein方法是一种很有用的可用于分布近似的方法。Stein方法可用于考察随机变量的极限性质,它不仅能在证明收敛性时发挥作用,还能给出所考察的随机变量的分布函数与其近似分布(如标准正态分布,泊松分布等)之间的某个概率距离的精确上界。Stein方法起始于1970年Charles Stein的一篇关于研究正态近似的一篇文章中。1975年,Louise H.Y Chen将Stein方法应用于泊松近似中,这种方法也被称作Stein-Chen方法。Stein-Chen经过多年的发展,取得了较好的理论研究和实践成果。在随后的三四十年中,Stein方法陆续被拓展到了更多的分布近似领域,如多项分布近似,伽玛分布近似,几何分布近似等。本文旨在结合Stein方法用于分布近似的基本思路以及应用于研究泊松近似的Stein-Chen方法,探究Stein方法在复合泊松分布近似中的应用。本文结合复合泊松近似的Stein方程,分析所考察的随机变量W内部可能存在的相关关系,得到了两个关于随机变量W和其近似的期望为λ的复合泊松分布CP(λ)之间全变差距离上界的结论,其中W=∑Va,而Va=ξaIa,Ia是服从0-1分布的随机变量,{ξa,a∈Γ}一列互相独立的取正值的随机变量,Γ是一有限指标集。