随着社会的进步以及科学技术的快速发展,信息化时代随之而来,人们常常需要收集成千上万的各种各样的数据,而且需要从这些随机的、不确定的数据中提取出潜在的、有价值的信息,“统计”一词在生活中出现的频率越来越高,由于人们对统计规律的认识逐渐加深,对统计方法的应用日益广泛和深入,统计学在生活中各个领域的应用前景也将越来越广阔。经典学派和贝叶斯学派是国际数理统计中的两大学派,这两个学派的相互批评与争论从未休止,并且在两者的基础上发展起来了一种新的统计方法——经验贝叶斯方法,他们各有优劣,在实际问题中,我们需要针对不一样的情况应用不同的统计方法。目前,把这三种方法放在一起研究的文章还很少,因此本文的主要利用经典统计(极大似然估计),贝叶斯统计(无信息先验估计、多层贝叶斯估计、期望贝叶斯估计),经验贝叶斯统计(非参数经验贝叶斯估计、参数经验贝叶斯估计)的方法对泊松分布的参数进行估计,并将他们各自的估计值用Matlab模拟分析。另外本文还介绍了多层贝叶斯估计和期望贝叶斯估计在产品可靠性方面的应用——在无失效数据场合下及Linex损失函数下,利多层贝叶斯估计和期望贝叶斯估计方法对产品寿命服从指数分布的参数进行估计,并将他们的估计值用Matlab模拟分析。