超几何分布期望公式
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)，并且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。
期望值：在概率论和统计学中，期望值(或数学期望、或均值，亦简称期望，物理学中称为期待值)是指在一个离散型随机变量试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，换句话说，期望值是随机试验在同样的机会下重复多次的结果计算出的等同“期望”的平均值，超几何分布期望公式为：Ex=[∑(i=1->n)xi]/n。
超几何分布的期望和方差公式推导
超几何分布的期望和方差是EX=nM/N，超几何分布是统计学上一种离散概率分布。它描述了从有限N个物件（其中包含M个指定种类的物件）中抽出n个物件，成功抽出该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，M，N)。
扩展资料：
称随机变量X服从超几何分布（hypergeometric distribution）。
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,M,N)。
超几何分布期望怎么算
超几何分布的期望和方差公式：E(X)=(n*M)/N[其中x是样本数，n为样本容量，M为样本总数，N为总体中的个体总数]，求出均值，这就是超几何分布的数学期望值。
方差公式是V(X)=X1^2*P1+X2^2*P2+...Xn^2*Pn-a^2[这里设a为期望值]。
离散型随机变量与连续型随机变量都是由随机变量取值范围（取值）确定。
变量取值只能取离散型的自然数，就是离散型随机变量。例如，一次掷20个硬币，k个硬币正面朝上，k是随机变量。k的取值只能是自然数0，1，2，…，20，而不能取小数3.5、无理数，因而k是离散型随机变量。
如果变量可以在某个区间内取任一实数，即变量的取值可以是连续的，这随机变量就称为连续型随机变量。例如，公共汽车每15分钟一班，某人在站台等车时间x是个随机变量，x的取值范围是［0,15），它是一个区间，从理论上说在这个区间内可取任一实数3.5、无理数等，因而称这随机变量是连续型随机变量。
超几何分布的期望和方差公式推导
超几何分布的期望值计算公式为Ex=nM/N，其中x是样本数，n为样本容量，M为样本总数，N为总体中的个体总数，超几何分布的方差计算公式为Vx=Xn_Pn-a_，其中a为期望值。
在概率论和统计学中，数学期望是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的期望、期望值也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。
超几何分布期望的公式是什么
超几何分布的期望推导是：E（X）=（n*M）/N[其中x是样本数，道n为样本容量，M为样本总数，N为总体中的个体总数]，求出均内值，这就是超几何分布的数学期望值。
一、在统计学中，当估算一个变量的期望值时，一个经常用到的方法是重复测量此变量的值，然后用所得数据回的平均值来作为此变量的期望值的估计。在概率分布中，期望值和方差或标准差是一种分布的重要特征。
二、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），翔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。
三、期望值：
1、在概率论和统计学中，期望值（或数学期望、或均值，亦简称期望，物理学中称为期待值）是指在一个离散型随机变量试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。
2、期望值是随机试验在同样的机会下重复多次的结果计算出的等同”期望”的平均值，超几何分布期望公式为：Ex=[2（i=1->n）xi]/n。
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