超幾何分佈次品是什麼?

有關概率裡面的超幾何分佈的一些定義問題。 超幾何分佈是在含有M件次品的N件產品中任取n件，恰有x件

超幾何分佈就是每次抽取不放回的情況。多次單個抽取，每次抽取後不放回抽取的樣本啊，抽取n個；和一次性抽取n個是等價的。

二項分佈與超幾何分佈的區別

在已知概率（0.1），且是相互獨立的前提下就要使用 二項分佈。

對於超幾何分佈，是會存在上下限的，比如 5組每組10個 商品，那麼每組合格最多為10，最少為0，詢問其中合格（不合格）的可能性 便是超幾何分佈。

如果實在不好區分，就記住在已知概率的時候，用二項分佈。

第幾次抽中次品是不是超幾何分佈

是的。。。

二項分佈與超幾何分佈的區別 40分

超幾何分佈：在產品質量的不放回抽檢中，若N件產品中有M件次品，抽檢n件時所得次品數X=k

則P(X=k)

此時我們稱隨機變量X服從超幾何分佈（hypergeometric distribution）

1）超幾何分佈的模型是不放回抽樣

2）超幾何分佈中的參數是M,N,n

上述超幾何分佈記作X~H(n，M，N)。

二項分佈：二項分佈（Binomial Distribution），即重複n次的伯努力試驗（Bernoulli Experiment）,

用ξ表示隨機試驗的結果.

如果事件發生的概率是P,則不發生的概率q=1-p，N次獨立重

複試驗中發生 次的概率是 P（x=k）=n取k p的k次方 q的（n-k）次方

上述二項分佈記作 X~（n，B）

當抽取的方式從無放回變為有放回，超幾何分佈變為二項分佈，當產品總數N很大時，超幾何分佈變為二項分佈。獨立重複試驗的實際原型是有放回的抽樣檢驗問題，但在實際應用中，從大批產品中抽取少量樣品的不放回檢驗釘可以近似的看做此類型。