超几何分布是一种离散概率分布，描述了在有限总体中进行有限次抽样所得样本的性质。在这种分布中，期望和方差是两个重要的参数。以下是超几何分布的期望和方差的计算公式：

超几何分布的期望公式是：

E(X)=（成功的事件的数量×总抽取的样本数）/（总体中的样本总数）

其中，"成功的事件的数量"指的是你关心的特定类别（例如，次品）的数量，"总抽取的样本数"是你抽取的总样本数，"总体中的样本总数"则是总体中所有可能的样本数。

超几何分布的方差公式是：

Var(X)={[（成功的概率×（总的样本数量-（成功的数量）/总的样本数量））×总的样本数量×（总抽样数×（总的样本数量-（成功事件数量-已抽取的事件数量）/总的样本数量）]}/（总的样本数量*（总的样本数量-（成功事件数量）/总的样本数量）的平方）] - [期望的平方]。这个公式计算的是超几何分布中随机变量的离散程度。

请注意，这些公式假设你已经知道成功的概率，即已知特定类别在总体中的比例。否则，这些参数可能会需要额外的计算来确定。由于公式比较复杂，一般我们会通过计算机软件或编程来得到这些参数的具体数值。希望这些信息对你有所帮助！

超几何分布的期望和方差

超几何分布是一种离散概率分布，描述了在有限总体中进行有限次抽样得到的特定种类物品的数量分布。它的期望和方差对于理解和分析超几何分布的问题非常重要。以下是超几何分布的期望和方差的计算公式：

期望（均值）E(X)：表示随机变量X的平均值。对于超几何分布，期望的公式为：

E(X) = (样本大小 × 目标物品在总体中的比例)。简单地说，它等于你在每次抽样中期望得到的特定物品的数量。这在理解长期趋势和平均行为时非常有用。

方差Var(X)：表示随机变量与其期望值之间的离散程度或变异性。对于超几何分布，方差的公式较为复杂，依赖于抽取的样本大小、目标物品在总体中的比例以及未抽样的物品数量等因素。其公式为：

Var(X) = (样本大小 × (总体大小 - 样本大小 + 1) × 目标物品在总体中的比例 × (1 - 目标物品在总体中的比例) / (总体大小 - 抽取次数))。这个公式考虑了随机性对结果的影响，帮助我们理解数据的离散程度。

总的来说，期望和方差是理解和分析超几何分布问题的重要工具，它们可以帮助我们理解随机变量的平均水平和离散程度，从而做出更准确的预测和决策。