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3．超几何分布
从一个有限总体中进行不放回抽样常会遇到超几何分布。
设有N个产品组成的总体，其中含有M个不合格品。若从中随机不放回地抽取n个产品，则其中不合格品的个数X是一个离散随机变量，假如n≤M，则X可能取0，1，…，n；若n>M，则X可能取0，l，…，M，由古典方法
(二)正态分布
正态分布是在质量管理中最重要也最常使用的分布，它能描述很多质量特性X随机取值的统计规律性。
1．正态分布的概率密度函数
它的图形是对称的钟形曲线，称为正态曲线。
正态分布含有两个参数 与 ，常记为 。其中 为正态分布的均值，它是正态分布的中心，质量特性X在 附近取值的机会最大， 关于 对称。 是正态分布的方差， 是正态分布的标准差， 愈大，分布愈分散； 愈小，分布愈集中；p( )在 处有拐点(2阶导数为零)。
同定标准差 时，不同的均值，比如 ，对应的正态曲线的形状完全相同，仅位置不同。 来源：考试大
固定均值 时，不同的标准差，如 。，对应的正态曲线的位置相同，但形状(高低与胖瘦)不同。
2．标准正态分布
实际中很少有一个质量特性(随机变量)的均值恰好为0，方差与标准差恰好为1。但一些质量特性的不合格品率均要通过标准正态分布才能算得。这里将先介绍标准正态分布表及其应用，分以下几点叙述。 把质量工程师站点加入收藏夹
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