과도한 분포 가란 무엇입니까?

Hypergepergeometric 분포는 데크에서 카드 놀이를 선택하는 것과 같은 고정 세트에서 일련의 항목이 그려 질 때 특정 이벤트의 확률을 설명합니다.초 지오메트리 확률 분포에 따른 사건의 주요 특징은 항목이 드로우간에 대체되지 않는다는 것입니다.특정 객체를 선택한 후에는 다시 선택할 수 없습니다.이 기능은 소규모 인구와 함께 일할 때 가장 중요합니다.

품질 평가 감사원은 주어진 그룹의 결함있는 제품 수를 분석 할 때 과게 오지 분포를 사용합니다.동일한 제품을 두 번 테스트 할 이유가 없기 때문에 테스트 후에 제품이 따로 설정됩니다.따라서 선택은 교체없이 수행됩니다.

포커 확률은 카드가 주어진 손 안에서 갑판으로 뒤로 섞이지 않기 때문에 과하 전 분포를 사용하여 계산됩니다.예를 들어, 처음에는 표준 데크에있는 카드의 4 분의 1이 스페이드이지만, 두 개의 카드를 처리하고 둘 다 스페이드를 찾을 가능성은 1/4 * 1/4 ' 1/16이 아닙니다.첫 번째 스페이드를받은 후에는 데크에 스페이드가 줄어 듭니다. 따라서 다른 스페이드를 처리 할 확률은 12/51에 불과합니다.따라서 두 장의 카드를 처리하고 둘 다 스페이드로 찾을 확률은 1/4 * 12/51 ' 1/17입니다..표준 데크에서 빨간색 또는 검은 색 카드를 다루는 것과 동전을 뒤집는 것과 비교할 수 있습니다.공정한 동전은 절반의 시간에“머리”에 착륙 할 것이며 표준 데크의 카드의 절반은 검은 색입니다.그러나 동전을 뒤집을 때 5 개의 연속 헤드를 얻을 가능성은 5 장의 손을 대할 가능성보다 큽니다.5 개의 연속 헤드의 확률은 1/2 * 1/2 * 1/2 * 1/2 * 1/2 ' 1/32 또는 약 3 %이며 5 개의 검은 색 카드의 가능성은 26/52 * 25/입니다.51 * 24/50 * 23/49 * 22/48 ' 253/996 또는 약 2.5 %. 교체하지 않은 샘플링은 극단적 인 사례의 가능성을 줄이지 만 분포의 산술 평균에는 영향을 미치지 않습니다.동전을 5 번 뒤집을 때 예상되는 평균 헤드 수는 2.5이며, 이는 5 장의 손으로 예상되는 평균 검은 카드 수와 같습니다.다섯 장의 카드가 모두 검은 색 일 가능성이 거의없는 것처럼, 그 중 어느 것도 없을 것 같지 않습니다.이것은 교체가 분포의 예상 값에 영향을 미치지 않고 분산을 낮추는다고 말함으로써 수학적 언어로 설명됩니다.