MultivariatePoissonDistribution

ポアソン分布に従う擬似乱数ベクトルを生成する：

分布母数推定：

サンプルデータから分布母数を推定する：

適合度検定：

各成分の歪度は と に依存する：

各成分の尖度は と に依存する：

相関：

二変量ポアソン分布のさまざまな混合モーメント：

混合中心モーメント：

混合階乗モーメント：

混合キュムラント：

記号次数の閉形式：

ハザード関数：

周辺分布：

臨床実験で，薬剤Aは10万人につき12人の割合で副作用があり，薬剤Bは10万人につき9人の割合で副作用があった．薬剤AあるいはBを単独で用いた場合には全く副作用がない人でも両方を併用した場合に副作用があった人が50万人につき1人の割合であった．ポアソンモデルを想定して1万人の母集団の副作用の分布を求める：

薬剤Aに対する副作用が最高で3，薬剤Bに対する副作用が最高で4である確率を求める：

ある大学のキャンパスがAとBの2都市に完全にまたがっている．キャンパスでは1日平均10件の交通事故が発生する．キャンパス外では都市Aで5件，都市Bでは10件の交通事故がある．2都市の交通事故件数の結合分布を求める：

確率密度関数：

それぞれの都市の平均事故数を求める：

両都市の合計事故数の平均を求める：

ある特定の日に都市Bよりも都市Aで多くの事故が発生する確率を求める：

ランダムサンプルを使って両都市合計で1日に少なくとも12件の事故が発生する確率を求める：

多変量ポアソン分布は加算の下で閉じている：

一次元の多変量ポアソン分布はPoissonDistributionである：

成分は母数の許容されるすべての値について相関している：

多変量ポアソン分布はその周辺分布の積として表すことはできない：

周辺分布を求める：

周辺分布のProductDistributionを求める：

共分散行列を比較する：

確率密度関数を比較する：