1樓：
超幾何分布問題就是從包含K個白球的N個球的袋子中，取n個球，取到白球個數的分布。若將每個球是否取到白球作為乙個隨機變數。令
更多可以參考我部落格裡完整數學推導。
2樓：Richard Xu
因為超幾何分布和二項分布是Polya盒子模型c取-1和0（d取0）的情況，而Polya盒子模型無論c取多少每次取到次品的概率都是b/(a+b)
3樓：Frey
超幾何分布是N個產品中有M個次品，現一次抽取n個，有幾個次品的期望分布，期望是nM/N。
二項分布是N個產品中有M個次品，現每次抽取1個並放回，抽n次，次品的期望是nM/N。
期望相同的客觀原因是這些產品次品率一定。無論怎麼抽n個，只要是隨機抽，期望都一定。
或者換一種角度分析。當超幾何分布抽完第乙個之後，抽第二個時，次品的概率雖然是根據第乙個是不是次品變化的。但是當我們不知道第乙個抽的是不是次品，第二個的次品率仍然是M/N。
感覺上面那句話不是很清楚，用公式表達，若第乙個是次品且第二個是次品的概率為(M/N)(M-1)/(N-1)，若第乙個不是次品第二個是次品的概率為(（N-M）/N)(M/N-1)，兩者只和為M/N，以此類推，每乙個是次品的概率均為M/N.
二項分布 泊松分布和正態分佈的區別及聯絡
Min.L 其他答主說了不少區別，我來說說聯絡。都屬於指數分布族，存在完備充分統計量。若正態分佈方差已知 於是三個分布都只有乙個未知引數 則樣本均值都是這三個分布的完備充分統計量，進而由Lehmann Scheffe 定理知，未知引數的任意函式的UMVUE 一致最小方差估計量 僅依賴於樣本均值。指數...
二項分布最大值為什麼不能用期望來算？
Bang 需要明白 數學期望反映的是隨機變數平均取值的大小。時 並不一定最大。很容易舉反例 如果接近這個平均取值的資料很少，對應的概率也就不是最大了。現在大一，沒有學概統，這方面的認知還駐足在高中階段，不過看到了學姐 行舟 的回答，原來我看的高中教輔求二項分布取何值概率最大時引入乙個蹩腳的floor...
有人說泊松分布就是解決二項分布的計算複雜問題 當n達到一定值，且p較小使得計算中的部分可以忽略，達到簡化計算的目的。是這個意思嗎？
Allen Zhuo 那個年代1838年，你有計算機嗎？所以泊松分布是一大貢獻是簡化在特定情況下的二項分布計算。注意兩點 1，現在計算機時代，可以直接用二項分布計算，完全沒必要用泊松分布去模擬再計算。2，服從泊松分布就服從二項分布，服從二項分布不一定服從泊松分布，如排隊論等，用泊松分布更為好理解和直...