超幾何分佈是統計學上一種離散機率分佈。它描述了由有限個物件中抽出n個物件，成功抽出指定種類的物件的次數（不歸還）。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)=C（M，k）·C(N-M,n-k)/C(N,n）， C（a b）為古典概型的組合形式，a為下限，b為上限，此時我們稱隨機變數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）超幾何分佈中的引數是M,N,n上述超幾何分佈記作X~H(N,n,M）。擴充套件資料：二項分佈就是重複n次獨立的伯努利試驗。在每次試驗中只有兩種可能的結果，而且兩種結果發生與否互相對立，並且相互獨立，與其它各次試驗結果無關，事件發生與否的機率在每一次獨立試驗中都保持不變，則這一系列試驗總稱為n重伯努利實驗，當試驗次數為1時，二項分佈服從0-1分佈。圖形特點（1）當（n+1）p不為整數時，二項機率P{X=k}在k=[(n+1)p]時達到最大值；（2）當（n+1）p為整數時，二項機率P{X=k}在k=(n+1)p和k=(n+1)p-1時達到最大值。注：[x]為不超過x的最大整數。應用條件1．各觀察單位只能具有相互對立的一種結果，如陽性或陰性，生存或死亡等，屬於兩分類資料。2．已知發生某一結果（陽性）的機率為π，其對立結果的機率為1-π，實際工作中要求π是從大量觀察中獲得比較穩定的數值。3．n次試驗在相同條件下進行，且各個觀察單位的觀察結果相互獨立，即每個觀察單位的觀察結果不會影響到其他觀察單位的結果。如要求疾病無傳染性、無家族性等 。超幾何分佈是統計學上一種離散機率分佈。它描述了由有限個物件中抽出n個物件，成功抽出指定種類的物件的次數（不放回）。稱為超幾何分佈，是因為其形式與“超幾何函式”的級數展式的係數有關。 超幾何分佈中的引數是M,N,n上述超幾何分佈記作X~H(N,n,M）。需要注意的是：（1）超幾何分佈的模型是不放回抽樣。（2）超幾何分佈中的引數是M,N,n，上述超幾何分佈記作X~H(n,N,M）。
超幾何分佈是統計學上一種離散機率分佈。它描述了由有限個物件中抽出n個物件，成功抽出指定種類的物件的次數（不歸還）。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)=C（M，k）·C(N-M,n-k)/C(N,n）， C（a b）為古典概型的組合形式，a為下限，b為上限，此時我們稱隨機變數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）超幾何分佈中的引數是M,N,n上述超幾何分佈記作X~H(N,n,M）。擴充套件資料：二項分佈就是重複n次獨立的伯努利試驗。在每次試驗中只有兩種可能的結果，而且兩種結果發生與否互相對立，並且相互獨立，與其它各次試驗結果無關，事件發生與否的機率在每一次獨立試驗中都保持不變，則這一系列試驗總稱為n重伯努利實驗，當試驗次數為1時，二項分佈服從0-1分佈。圖形特點（1）當（n+1）p不為整數時，二項機率P{X=k}在k=[(n+1)p]時達到最大值；（2）當（n+1）p為整數時，二項機率P{X=k}在k=(n+1)p和k=(n+1)p-1時達到最大值。注：[x]為不超過x的最大整數。應用條件1．各觀察單位只能具有相互對立的一種結果，如陽性或陰性，生存或死亡等，屬於兩分類資料。2．已知發生某一結果（陽性）的機率為π，其對立結果的機率為1-π，實際工作中要求π是從大量觀察中獲得比較穩定的數值。3．n次試驗在相同條件下進行，且各個觀察單位的觀察結果相互獨立，即每個觀察單位的觀察結果不會影響到其他觀察單位的結果。如要求疾病無傳染性、無家族性等 。超幾何分佈是統計學上一種離散機率分佈。它描述了由有限個物件中抽出n個物件，成功抽出指定種類的物件的次數（不放回）。稱為超幾何分佈，是因為其形式與“超幾何函式”的級數展式的係數有關。 超幾何分佈中的引數是M,N,n上述超幾何分佈記作X~H(N,n,M）。需要注意的是：（1）超幾何分佈的模型是不放回抽樣。（2）超幾何分佈中的引數是M,N,n，上述超幾何分佈記作X~H(n,N,M）。