r语言泊松分布（r语言泊松分布函数）
摘要：
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R语言泊松分布产生随机数为什么会出现缺失值
1、R语言泊松分布产生随机数函数rpois(n， lambda)例子rpois(100，2) 按lambda=2的泊松分布产生了100个随机数 。
2、方法一：逆变换法（Inverse Transform Method）逆变换法的基本思路是利用累积分布函数（Cumulative Distribution Function， CDF）和均匀分布随机数产生非均匀分布的随机数。
3、在R语言中，与正态分布（或者说其它分布）有关的函数有四个，分别为dnorm，pnorm，qnorm和rnorm，其中，dnorm表示密度函数，pnorm表示分布函数，qnorm表示分位数函数，rnorm表示生成随机数的函数。
统计学基础与R-比例分析
另外，这份资料主要面向生物统计学和R语言基础薄弱的人群，勉强可以称之为极简手册 ，详细的学习还需要阅读相关教材资料。在之前几节内容中提到了均值分析和比较，但有时候我们关心的并不是均值而是 比例 (proportion)。
逻辑回归：是一个广义线性回归分析模型。线性回归：一种利用数理统计中的回归分析，确定两个或多个变量之间相互依存的定量关系的统计分析方法。应用不同逻辑回归：常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。
本文主要介绍：统计学基本概念、数据的收集、数据的描述、回归和分类、多元分析，其中回归和分类、多元分析是学习重点。统计学中的其它概念如：概率及分布、参数估计、假设检验属于经典统计的内容，在此文略去。
没有突变基因，不患癌症的比率为 6/210。 比率比和对数(比率比)类似于r平方，它们表明了两种事物之间的关系(在这个例子中，突变基因和癌症之间的关系) 。就像r的平方一样，这些值对应的是效果大小(effect size)。
小概率事件：P ≤ 0.05(5%)或P≤ 0.01(1%)称为小概率事件(习惯)，统计学上认为不大可能发生。
在r语言中求泊松分布参数的矩估计
1、泊松分布公式是什么？泊松分布公式是Var(x)=λ。二项分布的期望E(r)=np，方差Var(r)=npq，而泊松分布的期望和方差均为λ。此时我们需要这两种分布的期望和方差相近似，即np与npq近似相等的情况 。
2、x应该是可以为0的吧，这是泊松分布，泊松分布的均值和方差都是θ。矩估计量：θ=(x1+x2+x3+...+xn)/n 一个式子就够了。
3、正确答案：B 解析：由于均值和标准差都可以作为λ的矩法估计，但是均值是一阶矩，而方差是二阶矩，故用样本均值做为λ的矩法估计。
4、求矩估计量、矩估计值和极大似然估计值的详细过程：根据题目给出的概率密度函数，计算总体的原点矩（如果只有一个参数只要计算一阶原点矩，如果有两个参数要计算一阶和二阶）。由于有参数这里得到的都是带有参数的式子。
5、X服从参数为λ的泊松分布，EX=λ。把EX换成一阶样本矩Xˉ，即得矩估计量为λ^=Xˉ。λ的矩估计值和极大似然估计值均为：1/X-（X-表示均值）。因为总体X服从泊松分布，所以E(X)=λ，即 u1=E(X)=λ。
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