概率论与数理统计13超几何分布.doc

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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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