本文主要研究Poisson分布参数λ的近似信仰推断。其主要思想是利用对数变换后的估计量的渐近正态性对λ建立近似的枢轴方程，并得到其近似信仰分布和近似信仰区间。模拟结果表明，近似信仰区间与Wald置信区间的平均长度几乎无异，但近似信仰区间覆盖率明显优于Wald置信区间的覆概率。　　第一章首先介绍区间估计的求法并举例说明，其次简述了信仰分布的基本观点和泊松分布的基本知识，最后叙述了本文主要研究内容。第二章讲述了信仰分布的起源、发展及主要研究方法，并说明信仰分布在解决Behrens-Fishern问题是一个行之有效的方法。第三章是本文研究的主要内容：利用对数变换后的估计量的渐近正态性对λ建立近似的枢轴方程，得到一样本的近似信仰区间。考虑到当λ→∞时，上述得到的区间不理想，对对数变换进行截尾为h-(λ)：log(λ+δ)，δ=0.15×(3/4)n，从而得出λ的近似信仰分布Rλ和信仰区间；对两样本情形同理可推出信仰分布为Rλ1，Rλ2及信仰区间。第四章利用MATLAB软件模拟，用数据说明了对小样本信仰区间覆盖率明显优越于Wald置信区间的覆盖率。