一項眾包實驗，其中，英國廣播公司（BBC）電視節目的觀看者（“人群”）提交了不倒翁硬幣數量的估計值（在第1部分）中顯示，服從對數正態分布∧ （m，s2）。 硬幣估計實驗是適用于眾包解決方案的廣泛圖像分析和對象計數問題的原型。 當前文章（第2部分）的目的是通過貝葉斯方法和最大似然（ML）方法確定∧（m，s2）的位置和比例參數（m，s），并比較結果。 分析的結果之一是通過杰弗里斯的規則解決了有關適當貝葉斯先驗問題的問題。 結果表明，貝葉斯分析和ML分析導致位置參數的表達式相同，但尺度參數的表達式不同，這在無限樣本量的限制內變得相同。 分析的第二個結果涉及使用樣本均值作為不尋求或不知道響應分布的應用