双泊松分布的极大似然估计：基于rmutil包的模拟实现咨询

泊松分布的局限性在于它要求均值和方差必须相等，但双泊松分布打破了这个限制——它支持数据出现过度离散或者离散不足的情况，灵活性更强。

我用R语言的rmutil包模拟生成了一组规模为500的双泊松分布数据，具体代码如下：

set.seed(10)
library("rmutil")
nn = 500 # 数据规模
gam = 0.7 # 离散参数
# 后续可调用rdoublepois()函数生成数据，示例：y <- rdoublepois(nn, lambda = 5, gamma = gam)

关于双泊松分布的函数细节，可以查看rmutil包的官方文档说明。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Miyazaki