二项分布与超几何分布的区别

如题所述

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)。

温馨提示:答案为网友推荐,仅供参考
第1个回答  推荐于2018-04-22
超几何分布: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)
  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X~H(n,M,N)。

二项分布:二项分布(Binomial Distribution),即重复n次的伯努力试验(Bernoulli Experiment),
  用ξ表示随机试验的结果.
  如果事件发生的概率是P,则不发生的概率q=1-p,N次独立重
复试验中发生 次的概率是 P(x=k)=n取k p的k次方 q的(n-k)次方
上述二项分布记作 X~(n,B)

当抽取的方式从无放回变为有放回,超几何分布变为二项分布,当产品总数N很大时,超几何分布变为二项分布。独立重复试验的实际原型是有放回的抽样检验问题,但在实际应用中,从大批产品中抽取少量样品的不放回检验,可以近似的看做此类型。本回答被网友采纳
第2个回答  2012-05-01
简单的说,超几何分布就是不放回的抽样,而二项分布则是有放回抽样,并且每次试验都是独立的。打字好辛苦楼主给分吧!
第3个回答  2019-05-14
超几何分布和二项分布的区别:
超几何分布需要知道总体的容量,而二项分布不需要; 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)
当总体的容量非常大时,超几何分布近似于二项分布。
二项分布即重复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,二项分布就是伯努利分布
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X~H(N,n,M)。

扩展资料:
二项分布就是重复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。
图形特点
(1)当(n+1)p不为整数时,二项概率P{X=k}在k=[(n+1)p]时达到最大值;
(2)当(n+1)p为整数时,二项概率P{X=k}在k=(n+1)p和k=(n+1)p-1时达到最大值。
注:[x]为不超过x的最大整数。
应用条件
1.各观察单位只能具有相互对立的一种结果,如阳性或阴性,生存或死亡等,属于两分类资料。
2.已知发生某一结果(阳性)的概率为π,其对立结果的概率为1-π,实际工作中要求π是从大量观察中获得比较稳定的数值。

二项分布公式
3.n次试验在相同条件下进行,且各个观察单位的观察结果相互独立,即每个观察单位的观察结果不会影响到其他观察单位的结果。如要求疾病无传染性、无家族性等

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(不放回)。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,n,M)。
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


在产品中随机抽n件做检查,发现k件不合格品的概率为

,k=0,1,2,...,min{n,M}。
亦可写作

(与上式不同的是M可为任意实数,而C表示的组合数M为非负整数)

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。
需要注意的是:
(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X~H(n,N,M)。
参考资料:搜狗百科-二项分布搜狗百科-超几何分布
第4个回答  2016-07-03
根本区别就是有放回跟无放回的区别,无放回就是超几何分布,无放回就是二项分布,有放回的意思是事件相互独立,每个事件的概率都是一样的,无放回就是每取出一个,整体就少一个,事件的概率也随着变化。
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