2。1。2 泊松分布

已知离散型随机变量 X 取各值（0,1,2。。。）的概率为

其中0 为常数，则我们可称 X 服从参数为 的泊松（Poisson）分布，记为 X ~ p() 。

可以证明，随机变量 X 的期望和方差为下:

2。2  统计检验来,自,优.尔:论;文*网www.chuibin.com +QQ752018766-

2。2。1  极大似然估计法

极大似然法最早提出者是高斯。后来费希尔重新发现并开始了新一轮的研究，基本思想 可以概括为，一个随机试验，可能有的结果 A,B,C，如果在一次试验中，结果 A 出现了，

一般这种情况下，我们认为试验条件对 A 是有利的，也可以这样讲，这样的试验条件使得 A 出现的概率最大。而当总体的分布与参数相关联时，A 发生的概率通常而言都是与有关 的，随着的取值不同，概率 P(A)的取值也是不同的。因此，我们也就自然地把事件 A 发生的概率记为 P( A/) 。如果此时 A 发生了，则认为此时这个的取值应是在 中使得概率

P( A/) 达到最大的那个。以上所讲即是极大似然法的基本思