前两天对两大连续型分布：均匀分布和指数分布的点估计进行了讨论，导出了我们以后会用到的两大分布：\(\beta\)分布和\(\Gamma\)分布。今天，我们将讨论离散分布中的泊松分布。其实，最简单的离散分布应该是两点分布，但由于在上一篇文章的最后，提到了\(\Gamma\)分布和泊松分布的联系 ...

接下来我们就对除了正态分布以外的常用参数分布族进行参数估计，具体对连续型分布有指数分布、均匀分布，对离散型分布有二项分布、泊松分布几何分布。 今天的主要内容是均匀分布的参数估计，内容比较简单，读者应尝试一边阅读，一边独立推导出本文的结论。由于本系列为我独自完成的，缺少审阅，如果有任何错误，欢迎 ...

定义 指数分布的期望 \[EX = \frac{1}{\lambda} \] 证明 \[EX = \int_{-\infty}^{+\infty}xf(x)dx = \int_{0}^{+\infty}x\lambda e^{-\lambda x}dx = -\int_ ...

定义： 在概率论和统计学中，负指数分布又称为指数分布（英语：Exponential distribution）是一种连续概率分布。指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔，比如旅客进入机场的时间间隔、打进客服中心电话的时间间隔等等。 概率密度函数： 其中λ > 0是分布的一个 ...

指数族分布是一大类分布，基本形式为： 分布函数框架中的h(x),η(θ),T(x)和A(θ)并不是任意定义的，每一部分都有其特殊的意义。 θ是自然参数(natural parameter)，通常是一个实数； h(x)是底层观测值（underlying measure）； T(x)是充分统计 ...

一、先摆出泊松分布表达式： \[P(x=k;\lambda) = \frac{\lambda^k}{k!}e^{-\lambda} \] 泊松分布的意义： 　　首先，泊松分布的描述对象是“离散随机变量”; 　　泊松分布是描述特定时间或者空间中事件的分布情况。泊松分布的参数λ是单位 ...

假设一事件在任何长为t的时间内出现的次数v(t)服从参数为it的泊松分布（此处i为单位时间内事件发生的平均次数），则相邻两次事件的时间间隔T服从参数为i的指数分布。 解释： 直接从泊松分布解释比较困难。因为泊松分布是二项分布在一定条件下的近似，所以我们看二项分布。 设事件发生概率为p ...

一、泊松分布 日常生活中，大量事件是有固定频率的。 某医院平均每小时出生3个婴儿 某公司平均每10分钟接到1个电话 某超市平均每天销售4包xx牌奶粉 某网站平均每分钟有2次访问 它们的特点就是，我们可以预估这些事件的总数，但是没法知道 ...