请随机生成一组观测数据，表示一批产品的质量检验结果。每个产品只有两种可能的结果：合格或不合格。利用Python编程语言，使用极大似然估计来估计合格产品的概率，并通过绘制柱状图展示真实概率和估计概率的对比。 python

首先，我们来生成一组模拟的产品检验结果数据，然后使用Python的`numpy`和`scipy`库来实现极大似然估计（MLE）：

import numpy as np
from scipy.stats import binom, poisson

# 定义真实概率（这里假设为0.8，即80%的产品是合格的）
true_prob = 0.8

# 生成随机样本数据，每个值是1（合格）或0（不合格），总样本数n
n_samples = 1000
product_data = np.random.binomial(1, true_prob, n_samples)

# 计算实际的合格率
actual_rate = product_data.mean()

# 极大似然估计：假设合格数服从Poisson分布，参数λ是合格产品的期望数量，用样本中合格的数目作为估计
estimated_rate = poisson.fit(product_data)[0]

# 柱状图对比
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(["True Probability", "Estimated Probability"], [true_prob, estimated_rate])
ax.set_xlabel('Category')
ax.set_ylabel('Probability')
ax.set_title('Comparison of True and Estimated Product Quality Rate')

print(f"Actual Qualification Rate: {actual_rate:.2f}")
print(f"Estimated Qualification Rate (MLE): {estimated_rate:.2f}")

在这个例子中，我们首先创建了一个模拟的数据集，然后计算了真实的合格率。接着，使用Poisson分布的极大似然估计来估算合格率。最后，我们将真实概率和估计概率用柱状图形式呈现出来，直观地看出两者的差别。

相关问题：
1. 这种方法适用于哪种类型的分布？
2. 如果产品检验结果不是完全独立的，应该如何调整极大似然估计？
3. 如何评估这个估计的精度？