Некоторый несколько грешащий эмпиризмом, но, возможно, работающий подход.
(Оффтоп)
Считаем на раз-два
Первый шаг - оценка параметров двух Пуассонов. Для них матожидание и дисперсия равны параметру распределения

, начальные моменты - первый начальный

и есть матожидание, второй начальный

. Для смеси начальные моменты смешиваются с теми же весами, что компоненты смеси. А тут, в силу того, что число переходов из 1 в 2 и обратно равны или отличатся на 1, веса можно принять 0.5. Тогда

и

(здесь

- найденные по выборке значения,

и

параметры законов Пуассона для двух состояний). Здесь можно положить

и

Решаем полученное квадратное уравнение, получаем законы Пуассона.

,

Второй шаг - классификация и оценка частоты переходов.
Задаёмся значением вероятности переключения p и рассчитываем по Байесу вероятности принадлежности каждого наблюдения, начиная со второго, к одному или второму закону (для первого производим расчёт для обоих случаев). Рассчитываем правдоподобие для выбранного значения p и начальной точки. По сетке значений p, или рассматривая, как одномерную оптимизацию, находим самый правдоподобный вариант.