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泊松分布的参数λ的矩法估计是( )。

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反函数法可生成泊松分布的随机数  分数乘积法可生成泊松分布的随机数  利用中心极限定理可生成泊松分布的随机数  当泊松参数较大时,用分数乘积法比较方便  当泊松参数较小时,用分数乘积法比较方便  
点估计与区间估计   点估计与矩法估计   经验估计与范围估计   区间估计与计算估计  
二项分布中,n很大,π根小,则可用泊松分布近似二项分布  泊松分布由均数唯一确定  泊松分布的均数越大,越接近正态分布  泊松分布的均数与标准差相等  如果x1服从均数为μ1的泊松分布,x2服从均数为μ2的泊松分布,则x1+x2服从均数为μ1+μ2的泊松分布  
t检验  u检验  F检验  秩和检验  泊松分布  
概率权重矩法  适线法  参数估计法  矩法  
点估计与区间估计  点估计与矩法估计  经验估计与范围估计  区间估计与计算估计  
μ=λ  σ2=λ  σ=λ  λ=np  
点估计  区间估计  均值估计  矩法估计  方差估计  

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