【例1】在某炸药制造厂，一天中发生着火现象的次数X 是一个随机变量，假设它服从参数为入>0的泊松分布， 其中入未知.现根据以下的样本观测值，试估计参数入. 着火次数k 0 2 3 5 6 发生k次着火的天数n 75 90 54 22 6 2 0 ∑=250 解由于X~P(2),故有入=EX.自然想到可用样本均值 来估计总体的均值EX.现由已知数据计算得到 ∑a x= k=0 1「0×75+1×90+2×54+ ∑n 2503×2+4x6+5×2+6×1 122 k= 2024年8月27日星期二 5 目录 上页 下页 返回 2024年8月27日星期二 5 目录 上页 下页 返回 【例 1】 在某炸药制造厂，一天中发生着火现象的次数 X 是一个随机变量，假设它服从参数为  0的泊松分布， 其中 未知．现根据以下的样本观测值，试估计参数 ． 着火次数 k 0 1 2 3 4 5 6 ≥ 7 发生 k 次着火的天数nk 75 90 54 22 6 2 1 0 ∑＝250 解 由于 X P ~ ( )  ，故有 = EX ．自然想到可用样本均值 来估计总体的均值 EX ．现由已知数据计算得到 6 0 6 0 k k k k kn x n = = =   1 0 75 1 90 2 54 1.22. 250 3 22 4 6 5 2 6 1    +  +  + = =      +  +  + 