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随着混合泊松分布在医学，金融保险等领域的应用越来越广泛，因此它越来越受到人们的重视，但是据作者了解，目前，对混合泊松分布研究的文献是比较少的，其中最重要的原因是它没有混合正态分布的应用范围广泛，但是随着计算机技术的进步和统计技术的发展，混合泊松分布将在统计数据分析中扮演越来越重要的角色，因而系统，详细的研究混合泊松分布模型的参数估计是非常有必要的。
本文的主要工作：
1，运用矩估计法，聚类法，对处于不同情况下的混合泊松分布模型的参数进行估计，考虑用EM算法得到参数估计值的置信区间，即用Louis算法得出参数估计值的渐进方差的．Fisher信息阵，由此得出参数的区间估计。
2，通过模拟试验，结果表明：当混合泊松分布中各部分的比例相差不大，而各部分的均值相差较大时，抽样效果和拟合效果越好，所得到的估计值越接近理论值；反之效果越差。