什么情况属于几何分布、超几何分布及二项分布
超几何分布和二项分布的区别：
1、超几何分布需要知道总体的容量，而二项分布不需要。
2、 超几何分布是不放回抽取，而二项分布是放回抽取（独立重复）。
3、 当总体的容量非常大时，超几何分布近似于二项分布。
拓展资料：
二项分布
是重复n次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变，则这一系列试验总称为n重伯努利实验，当试验次数为1时，二项分布服从0-1分布。
二项分布公式如左图
P称为成功概率，记作ξ~B(n,p)
期望：Eξ=np；
方差：Dξ=npq；
其中q=1-p。
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）。
超几何分布特点：
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 。
3、超几何分布记作X~H(n，M，N）。
超几何分布是不放回的抽样，并且需要知道总体的数量。二项分布是有放回抽样，不需要知道总体数量，或者说总体数量很大的时候使用。
二项分布用于n次独立重复试验，比如：掷一次硬币出现正面的概率是0.5，那么抛掷10次硬币出现3次正面向上的概率问题就可以看做10次独立重复实验正面向上的事件发生了3次，二项分布。
超几何分布的模型是：有100件产品其中有3件次品，每次从中抽抽5件，抽到次品个数的概率就是超几何分布。
应用
在生产实践过程中会有来自很多方面因素的影响，所有这些因素的综合作用导致过程动荡，从而体现出一些质量特性的不稳定性。
概率论与数理统计一些统计技术可以帮助我们了解和监控这些波动，帮助我们朝着有利于我们的方向发展。在生产实践中有一类现象，我们研究的对象只产生两种可能结果，他们的分布规律就是二项分布，二项分布应用很广泛。
超几何分布：N件产品中有n件不合格，N>n。那么从N件产品中抽取K件，则不合格的产品的分布，就是超几何分布。
二项分布：重复投硬币N次，出现正面向上的次数，此分布就是二项分布。
答：几何分布：投一枚硬币，当出现正面的时候停止，此时总共投硬币的次数的分布就是几何分布。超几何分布：N件产品中有n件不合格，N>n。那么从N件产品中抽取K件，则不合格的产品的分布，就是超几何分布。二项分布：重复投硬币N次，出现正面向上的次数，此分布就是二项分布。
答：贝努里试验重复进行,直到第一次成功为此,则试验的次数服从几何分布;从两类元素中不重复取若干个,取到的第一类(或第二类)元素的个数服从超几何分布.如设有6个白球,4个黑球.(1)每次取一个,取后放回,直到取到白球为此,X为取球次数,X服从几何分布:P{X=k}=0.6(0.4)^(k-1),k=1,2,...(...
答：贝努里试验重复进行,直到第一次成功为此,则试验的次数服从几何分布;从两类元素中不重复取若干个,取到的第一类(或第二类)元素的个数服从超几何分布.如设有6个白球,4个黑球.(1)每次取一个,取后放回,直到取到白球为此,X为取球次数,X服从几何分布:P{X=k}=0.6(0.4)^(k-1),k=1,2,...(...
答：几何分布是离散型概率分布。其中一种定义为：在n次伯努利试验中，试验k次才得到第一次成功的机率。详细地说，是：前k-1次皆失败，第k次成功的概率。几何分布是帕斯卡分布当r=1时的特例。在伯努利试验中，成功的概率为p，若ξ表示出现首次成功时的试验次数，则ξ是离散型随机变量，它只取正整数，且...
答：【几何分布】 和 【超几何分布】 它们【名称】的来源是什么？ 几何分布是离散型概率分布的一种。所描述的是n重伯努利试验成功的概率率。 （所谓的伯努利实验指的是指在一次试验中只考虑两种结果:A发生和A不发生.在相同条件下将伯努利实验重复n次，每次实验A发生的概率都相同，称这样的一系列实验为...
答：称为超几何分布，是因为其形式与“超几何函数”的级数展式的系数有关。超几何分布中的参数是M、N、n，上述超几何分布记作X-H(n，M，N)。超几何分布的模型是不放回抽样。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p=m/n。
答：几何分布的期望EX=1/p，方差DX=（1-p）/p^2。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...
答：几何分布：事件发生的概率为p,则，第一次事件发生，实验了k次的概率 p=（1-p）^k*p 超几何分布:在含有M见次品的N件产品中取出n件，其中恰好有X见次品的概率 p（X=k）=C(M,k)*C(N-M,n-k)/C(N,n)
答：1. 定义与基本特征：超几何分布描述了在包含有N个样本的总体中，不放回地随机抽取n个样本时，其中恰好有K个样本属于某一特定类别的概率分布。这里的关键是不放回抽样，即每次选取一个样本后，这个样本就不会再被考虑进来。因此，每次抽样的概率会随之前的选择而改变。2. 应用场景：超几何分布在实际...
答：1. 超几何分布和二项分布的区别：超几何分布适用于总体量较小，样本量较小的情况，而二项分布适用于总体量较大，样本量较大的情况。在实际应用中，超几何分布通常用于品质控制、质量检验等方面，而二项分布则广泛应用于实验设计、生产过程控制、市场营销策略制定等方面。2. 二项分布的应用举例：在...
