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如何知道数据是否遵循R中的泊松分布？
我是一名本科生，并且为我的概率课程设计了一个项目。基本上，我有一个数据集，介绍了影响了我国多年的飓风。 在我的概率书（（概率与统计数为R）中，有一个（不完整的）示例，说明如何检查数据是否遵循泊松分布，他们开始尝试证明遵循了这三个条件： 120（标准）第122-123页示例） 1-非重叠间隔中的结果数是独立的。换句话说，时间间隔（0，t]中的结果数与时间间隔（t，t + h]，h> 0的结果数无关 2-在足够短的间隔内出现两个或更多结果的可能性实际上为零。换句话说，如果h足够小，则与在相同时间间隔中获得一个或零个结果的概率相比，在时间间隔（t，t + h]中获得两个或多个结果的概率可以忽略不计。 3-在足够短的间隔或较小区域中恰好一个结果的概率与间隔或区域的长度成正比。换句话说，在长度为h的区间中一个结果的概率为lambda * h。 但是标准3被“作为练习”。 A-有人可以告诉我是否有更“简便”的方法来查看我的数据集是否遵循泊松分布吗？ B-有人可以用某种示例向我解释准则1和3（如果使用R的话，太棒了）？ 谢谢！ 注意：很抱歉，冗长的帖子。另外，我必须转换数据，以便有一个像这样的表： number of hurricanes | 0 | 1 | 2 etc. ----------------------------------------- total years that have | | | that number of hurricanes | | |