泊松分布与美国枪击案( 五 ) 原标题：泊松

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本文原始标题为：泊松分布与美国枪击案---来源是：

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我们用"卡方检验"（chi-squaretest），检验观察值与期望值之间是否存在显著差异。

卡方统计量=Σ[(观察值-期望值)^2/期望值]

计算得到，卡方统计量等于9.82 。查表后得到，置信水平0.90、自由度7的卡方分布临界值为12.017 。因此，卡方统计量小于临界值，这表明枪击案的观察值与期望值之间没有显著差异。所以，可以接受"发生枪击案的概率是稳定的"假设，也就是说，从统计学上无法得到美国治安正在恶化的结论。

但是，也必须看到，卡方统计量9.82离临界值很接近， p-value只有0.18 。也就是说，对于"美国治安没有恶化"的结论，我们只有82%的把握，还有18%的可能是我们错了，美国治安实际上正在恶化。因此，这就需要看今后两年中，是否还有大量枪击案发生。如果确实发生了，泊松分布就不成立了。

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