1. excel超几何分布表

x²-y²=1在平面解析几何表示的图形是焦点在x轴上的双曲线；

x²-y²=1在空间解析几何表示的图形是母线平行于z轴且在xoy面上的曲线是

x²-y²=1且z=0的双曲线的柱面。

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2. 超几何分布几何分布

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。

3. 超几何分布 excel

几何标准差的几何意义： 从几何学的角度出发，标准差可以理解为一个从 N 维空间的一个点到一条直线的距离的函数。举一个简单的例子，一组数据中有3个值，x1, x2, x3。它们可以在3维空间中确定一个点 P = (x1, x2, x3)。想象一条通过原点的直线 L = {(r, r, r) : r ∈ R}。

如果这组数据中的3个值都相等，则点 P 就是直线 L 上的一个点，P 到 L 的距离为0, 所以标准差也为0。

若这3个值不都相等，过点 P 作垂线 PR 垂直于 L，PR 交 L 于点 R，则 R 的坐标为这3个值的平均数： _ _ _ R = ({x},{x},{x}) 运用一些代数知识，不难发现点 P 与点 R 之间的距离(也就是点 P 到直线 L 的距离)是σ√3。在 N 维空间中，这个规律同样适用，把3换成 N 就可以了。

一般都是使用标准差的概念，这是一个统计概念，数学符号σ，在概率统计中最常使用作为统计分布程度（statistical dispersion）上的测量。标准差定义为方差的算术平方根，反映组内个体间的离散程度。

计算方法：

首先计算该组数的平均值。

然后计算方差，每个数减平均数的平方之和，除以N（该组数的个数）。

最后求标准差，即方差的平方根。

假设有n个数，平均值为m，标准差为s，则

s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+...+(xn-m)^2]

excel中用STDEV或STDEVP可以算。

4. 超几何分布用什么表示

超几何分布简写，为H(N,M,n)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）。在产品质量的不放回抽检中，若N件产品中有M件次品，抽检n件时所得次品数X=k则P(X=k)=C(M k)·C(N-M n-k)/C(N n)， C（a b）为古典概型的组合形式，a为下限，b为上限。

5. 超几何 分布

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]。

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。

超几何分布的特点

超几何分布的特点是：超几何分布的模型是不放回抽样；超几何分布中的参数是M，N，n，记作X~H(N，n，M)。超几何分布是统计学上一种离散概率分布。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)。

在产品质量的不放回抽检中，若N件产品中有M件次品，抽检n件时所得次品数X=k，则P(X=k)=C(M，k)·C(N-M,n-k)/C(N,n)，C(a b)为古典概型的组合形式，a为下限，b为上限，此时我们称随机变量X服从超几何分布。