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概率论与数理统计
第13讲 超几何分布
张宏浩
超几何分布(hypergeometric distribution)
如果随机变量 X 的分布律为
k n k
?
C C
? ? ?k ?M n??
? ?
M ? ? 0,1, ?, min ,
N M
P X k
n
C
N
其中N, M, n均为自然数.
则称随机变量 X 服从参数为 N M n
? , , ?的超几何分布.
练习1
请验证超几何分布的归一化成立:
练习1解答
这个组合恒等式的证明见下页
的证明:
练习1解答(续)
练习2
已知超几何分布的分布律是
求它的期望与方差。
练习2解答
期望
Proof:
这里用到了组合恒等式:
Proof:
练习2解答(续)
方差
Proof:
在Mathematica软件的HypergeometricDistribution函数的帮助文档的
? n_tot 就是我们前面定义的 N, ? n_succ 是我们前面定义的 M。
超几何分布的概率背景
一批产品有 N 件,其中有 M 件次品,其余 N-M 件
为正品.现从中取出 n 件.
令: X:取出 n 件产品中的次品数. 则 X 的分
布律为
k n k
?
C C
M ? ? 0,1, ?, min ,
N M
P X k
? ? ?k ?M n??
? ?
n
C
N
? ? 此时,随机变量 X 服从参数为 N, M, n 的超几何
分布
练习3
设某个公司的某次联欢会举办了一次抓球抽奖游戏, 在一个布袋里装有30个小球,其中红球10个,黑球20个,这 些小球除了颜色之外完全相同。 游戏规则是:每人从袋中连续抓出5个球,
? 如果其中有5个红球,则得一等奖;
? 如果其中有4个红球,则得二等奖;
? 如果其中有3个红球,则得三等奖。
(每个人抽奖之后再将球放回袋中让其他人继续抽奖。)
请问一、二、三等奖的中奖概率分别是多少?
总中奖概率又是多少?
练习3解答
将在抓出的五个小球中的红球数目记为X,则X服从超几何分布,
参数N=30, M=10, n=20.
练习4
参数为 N, M, n 的超几何分布X的分布律还可以有另一种等价的表达式, 请证明下面的第二个等号成立:
练习4解答
的证明:
分布的逼近
二项式分布是超几何分布的逼近
若
lim
N??
?
M p,
N
则 lim
N??
?
k n?k
C C
M N?M
n
C
N
?
k
C
n
k
p
(1
?
n?k
p) 。
因此,一般当N很大,而n相对N较小时,有下列近似计算公式
k n?k
C C
M N?M
n
C
N
?
k
C
n
k
p
(1
?
n?k
p)
对比:
Poisson分布是二项式分布的逼近
若 ? ? ?
lim np 0,则lim C p (1 p ) e
? ? ? ?
k
k n?k ?
k
n n n n
k!
n?? n??
.
因此,一般当n很大,p很小,np不大时,有下列近似计算公式
k
C
n
k
p
(1
?
n?k
p)
?
k
(np)
k!
?np
e .
的证明:
小结:
参数为 N, M, n 的超几何分布X的分布律:
期望 方差
当N, M很大时,超几何趋于二项分布:
三条常用的组合数恒等式:
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