幾何分佈是離散型機率分佈的一種。所描述的是n重伯努利試驗成功的機率率。

（所謂的伯努利實驗指的是指在一次試驗中只考慮兩種結果:A發生和A不發生.在相同條件下將伯努利實驗重複n次，每次實驗A發生的機率都相同，稱這樣的一系列實驗為n重伯努利實驗。）

在 n次重伯努利試驗中，前n-1次皆失敗，第n次才成功的機率就叫做幾何分佈。

獨立重複試驗中，試驗首次成功所需的試驗次數就是服從幾何分佈。

如果用一個事件描述，它就像你向靶子上無規則地亂投，正中耙心的機率。

這個當時的機率抽樣事件是不同的。比如，從五個小球中拿一個出來，就像面前挖五個小洞，扔出去看它掉在哪個裡面，不管中不中，都能掉一個洞裡。而這種，是隻有一個目標，但能掉的位置很多，而且不固定。正因為這樣，它有當時的那種選號碼的分佈是不同的。那些類似於點，和線上來選擇，而這種類似於面上。

超幾何分佈是產品抽樣檢查中用的，其實，它是二項分佈的變體。

三項分面是，前面五個洞，扔一次之後，拿出來再扔，還是那樣。你所投遞的目標，也就耙的面積沒有變。但超幾何分佈是，當你投過一個小球時，如果不對，你所投遞那個位置就不會再投中了。這好比投一次，就把那個耙重新換一個，各個相獨立。而且，前面那個結果也會帶到這個新耙上來。這就像原來投一個平面，現在的新平面既和原來的無關，不又不包含已經投過的那個點，就相當於在多維面中，每個面依次選擇一次。你無法像二項分面那樣，回到原來那個平面上去投中目標了，因為你試驗一次，它就變一次。

這也是，明明二項分佈和超幾何分佈極其相似卻迥異的原因。二項分佈就像一件事在平面上重複多次。而超幾何分佈就像，一件事在每個維度上都只做一次。