超几何分布表示的是一种特殊的离散型随机变量的分布列，所以超几何分布也是离散型随机变量的一种。超几何分布是属于离散型变量的，他们区别在于离散型变量的范围更广。 随机取值的变量就是随机变量，随机变量分为离散型随机变量与 连续型随机变量两种，随机变量的函数仍为随机变量。 有些随机变量,它全部可能取到的不相同的值是有限个或可列无限多个,这种随机变量称为"离散型随机变量". 超几何分布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，此时我们称随机变量X服从超几何分布（hypergeometric distribution）
问离散型随机变量和超几何区别
问题描述：
离散型随机变量和超几何区别
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离散型随机变量和超几何分布的区别在于它们所描述的概率分布不同。
离散型随机变量是指取值只能是离散的一组数值的随机变量。例如，掷骰子的点数、抛硬币正反面等都属于离散型随机变量。离散型随机变量的概率分布可以用概率质量函数来表示。
超几何分布是一种离散型概率分布，它用于描述从有限总体中抽取固定数量的样本，在不放回的情况下，成功事件发生的概率分布。这里的总体是指包含两种类型的元素，成功和失败。超几何分布的概率分布可以用超几何分布函数来表示。
因此，离散型随机变量和超几何分布都是离散型的概率分布，但是它们所描述的场景和概率分布函数的形式有所不同。
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超几何分布的实验次数不定，就说超几何分布的随机变量为实验次数及至某事件发生N次的实验思路，而二项分布的实验次数确定也就是二项分布的随机变量为事件发生的次数，即使在试验N次时，某事件发生的次数。
就是离散型随机变量和超几何的区别。
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