超几何分布表达式
    超几何分布表达式是一种可以用来提供概率分布的统计模型，用来表示在两个独立事件之间的关系，如多次取样中某成果出现的概率。这个模型可以帮助科学家们研究一个实验事件，并据此得出合理的结果。超几何分布表达式能够有效地研究复杂的概率现象，且多用于统计和分析实验数据。
二项式分布的正则化
    超几何分布表达式本质上是一种条件分布模型，它定义了一个独立实验中某一结果出现的概率。它的概率分布可以用下面的表达式来表示：
    P（X = k）= C（k-1、n）* (1 - p)^(n - k) * p^k
    其中，C（k - 1、n）为组合数；n为尝试次数；k为成功次数；p为每次取样的概率。
    通常情况下，当n趋于无穷大时，超几何分布表达式会收敛到几何分布形式。由于几何分布模型的简单性，它可以更好地描述多次取样的实验结果的行为模式。
    超几何分布表达式的应用非常广泛，可以用来描述多次取样之间的有关性。例如，它可以用
来研究一组实验中某特定的成果出现的概率，也可以用来研究多次取样的总体参数。超几何分布表达式在进行多种统计分析时都是非常重要的概念，它给研究者提供了一个有效的工具，来推断两个事件之间是否存在有关性。
    在实际应用中，超几何分布表达式可以用来预测多次取样研究中的结果。若研究者能够将超几何分布表达式应用到实验中，就可以在有限的采样数量下准确地估计总体参数，改善实验的显著性，也可以使实验结果更准确。
    超几何分布表达式不仅在统计学领域有重要意义，而且在实际应用中也广泛用到。它能够更有效地描述多次取样的结果，使研究者有效地推断两个事件之间的关系。超几何分布表达式的应用可以帮助研究者更好地解读他们的实验数据，同时也能够更准确地估计总体参数。

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