超幾何分布和二項分布怎么區(qū)分？回答：舉個例子來幫助你回答：假設一批產品有100件，其中10件有缺陷。然后：（1）有樣品放回去，抽樣n次，顯示真品數量的分布。這是二項分布。首先，N次測試中可能出現的正品

超幾何分布和二項分布怎么區(qū)分？

回答：舉個例子來幫助你回答：假設一批產品有100件，其中10件有缺陷。然后：（1）有樣品放回去，抽樣n次，顯示真品數量的分布。這是二項分布。首先，N次測試中可能出現的正品數是0~N；相當于做N次測試，每次都是兩點分布，也就是說，你抽取N次，每次都是正品的概率是0.9。（2） 如果M（≤100）件不退貨，不良品的數量分布是多少？這個問題就是超幾何分布。當然，此時我們需要討論哪個大于m和10，以確定分布的可能值。當總體足夠大，樣本相對較少時（例如，10多億個產品中只有10個樣本），那么這兩個分布是相似的

總之，一個是放回提?。ǘ検椒植迹?，另一個是不放回提取（超幾何分布）。例如，在20個小球中有5個黑色小球和15個白色小球。三次提取，有x個黑球。如果你每次把它拉出來都放回去，那么每個黑球的概率是1/4。這個時間和其他時間是相互獨立的，這顯然是一個獨立的重復實驗。相應的概率模型是二項分布。如果不是每次都放回去，取三個黑球，那么這三個黑球中的黑球X是超幾何分布。這些特點非常明顯。例如，在上面的例子中，如果你不是每次都放回去，如果我取六次，如果我不放回去，最多會有五個黑球；但是如果我放回去，我可以畫六次的黑球。它們之間也有一個聯系，就是說，當總數與繪畫次數相比非常大的時候，它們就非常接近了。例如，如果我把1000個球，200個黑球和800個白球放進去，我可以畫三次。如果我每次都放回去，畫黑球的概率很高，如果不放回去，第一次抽出來的概率是1/5。如果第一次白色提取是200/999或大約1/5，則第一次黑色提取是199/999，大約1/5。同樣，第三次提取的概率約為1/5，我們可以根據二項分布的獨立重復檢驗近似計算出它的超幾何分布需要知道種群的容量，但二項分布不需要；超幾何分布是不放回提取的，而二項分布是不放回提取的分布是放回提取（獨立重復）。當人口容量很大時，超幾何分布類似于二項分布。二項分布重復N次獨立伯努利檢驗。在每個測試中，只有兩個可能的結果，兩個結果的出現是相反的，相互獨立的，與其他測試結果無關。在每一個獨立的檢驗中，事件發(fā)生的概率保持不變，這一系列的檢驗稱為n次伯努利檢驗。當檢驗次數為1時，二項分布為伯努利分布超幾何分布是統(tǒng)計學中的一種離散概率分布。它描述了從有限數量的對象中提取n個對象以及成功提?。ú环祷兀┲付愋偷膶ο蟮拇螖?。如果n個產品中有m個不良品，且不良品數為x=k，則p（x=k）=C（m，k）·C（n-m，n-k）/C（n，n）。C（a，b）是經典概率的組合形式，a是下限，b是上限。在這種情況下，我們稱隨機變量x服從超幾何分布（1）超幾何分布的模型是不放回抽樣的。（2） 超幾何分布的參數為m，N，N。上述超幾何分布表示為x~H（N，N，m）。