超幾何分佈計算器

📚 深度解析：超幾何分佈計算器

💡 常見使用場景

• 不放回抽樣（如從 N 件含 K 件次品中抽 n 件）的成功次數。
• 質檢抽檢：從 1000 件（含 30 件次品）中抽 50 件，算「一件次品都沒抽到」的機率，評估該抽檢方案能否發現問題。

❓ 常見問題（FAQ）

超幾何與二項區別？

超幾何不放回、機率隨抽樣變化；二項放回、機率恆定。

什麼時候可以當作二項分佈算？

當總體 N 遠大於抽樣量 n（通常 n/N < 0.05）時，不放回與放回的差異可忽略，用二項分佈近似即可，計算更簡單。抽樣比例較高時必須用超幾何分佈，否則會高估方差、低估抽到次品的機率。