离散型随机变量和超几何分布的区别
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）
怎样区分清离散型随机变量分布,超几何分布和二项分布..
超几何分布的实验次数不定，也就是说超几何分布的随机变量为实验次数，即指某事件发生n次的试验次数，而二项分布的实验次数确定，也就说二项分布的随机变量为事件发生的次数，即指在实验n次时，某事件发生的次数，
几何分布与超几何分布的区别
几何分布：事件发生的概率为p,则，第一次事件发生，实验了k次的概率
p=（1-p）^k*p
超几何分布:在含有M见次品的N件产品中取出n件，其中恰好有X见次品的概率
p（X=k）=C(M,k)*C(N-M,n-k)/C(N,n)