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1、超几何分布超几何分布是统计学上一种离散概率分布。它描述了由有限个物件中抽出n个物件，成功抽出指定种类的物件的次数（不归还）。在产品质量的不放回抽检中，若N件产品中有M件次品，抽检n件时所得次品数X=k，则P(X=k)=C(M k）C(N-M n-k)/C(N n）， C（a b）为古典概型的组合形式，a为下限，b为上限，此时我们称随机变量X服从超几何分布（hypergeometric distribution）（1）超几何分布的模型是不放回抽样（2）超几何分布中的参数是M,N,n上述超几何分布记作XH(n，M，N）。产品抽样检查中经常遇到一类实际问题，假定在N件产品中有M件不合格品，即不合格率
2、p=M/N。在产品中随机抽n件做检查，发现k件不合格品的概率为P(X=k)=C(M,k)*C(N-M,n-k)/C(N,n),k=0,1,2,.,minn,M。通常称这个随机变量X服从超几何分布。这种抽样检查方法等于无放回抽样。数学上不难证明，N趋近无穷，limC(k,M)*C(n-k,N-M)/C(M,N)=B(n,p) (二项分布) 因此，在实际应用时，只要N=10n，就可用二项分布近似描述不合格品个数。也就是已经知道某个事件的发生概率，判断从中取出一个小样本，该事件以某一个机率出现的概率问题。例子：假设细胞中有某种现象以90%的几率在发生着，被我们的三次实验抓到三次的几率是多大呢？不过可惜的是我们往往不能知道某个事件发生的先验的概率。不过至少可以拿来做假设检验。1
