超几何分布与二项分布的期望

关于超几何分布、二项分布中 X 的最可能值。 X 的最可能值即使 P\left(X=right) 最大的 r 的值。这与期望 E\left(Xight) 有所不同。

设 X\sim H\left(n,M,Night) ,则 X 的最可能值是 \left \lfloor \left(n+1 ight )\frac{M+1}{N+2} ight floor ," \left \lfloor ight floor " 是下取整符号。如果 \left(n+1 ight )\frac{M+1}{N+2} 是整数,则 \left(n+1 ight )\frac{M+1}{N+2}-1 也是最可能值。

你可能已经能定性地发现:做 n 次相互独立的实验,每次成功的概率为 p 。随着 n 增大,成功的次数会变多。若 n 很大,成功的次数更有可能在 r 次以上, P\left(X=right) 随着 n 的增大而减小;若 n 较小,成功的次数更有可能在 r 次以下, P\left(X=right) 随着 n 的增大而增大。故随着 n 的增大, P\left(X=right) 先增后减。

H\sim \left(n,M,N ight ) ,为方便理解,我们规定如下情境: N 件产品中有 M 件次品,现抽取 n 次, X 为抽到的次品数。

通过类似上面的计算,我们能够得到:

当 r>\left(n+1 ight )\frac{M}{N+1} 时,多抽 1 次(n 增大 1 ), P\left(X=right) 增大;

当 r<n\frac{M}{N+1} 时,正品数增大 1 (N 增大 1 , M 不变), P\left(X=right) 增大;

当 r>n\frac{M+1}{N+1} 时,次品数增大 1 (M,N 都增大 1 ), P\left(X=right) 增大;

当 r<n\frac{M}{N+1} 时,将 1 个次品变为正品( M 减少 1 , N 不变), P\left(X=right) 增大;

当 r>n\frac{M+1}{N+1} 时,将 1 个正品变为次品( M 增大 1 , N 不变), P\left(X=right) 增大。



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