几何分布的本质是如何描述事件的几何性质
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几何分布、二项分布和泊松分布
）进行一系列相互独立的试验。2）每一次试验都既有成功的可能，也有失败的可能，且单次试验的成功概率相同。3）为了取得第一次成功需要进行的试验次数。满足以上3个条件，即为几何分布。
常见的概率分布有二项分布、泊松分布、几何何分布、正态分布四种。二项分布（离散概率分布）：假设试验只有两种结果：成功的概率为θ，失败的概率为1-θ。则二项分布描述了：独立重复地进行n次试验中，成功x次的概率。
离散分布：伯努利分布（零一分布，两点分布），二项分布，几何分布，泊松分布（Poisson分布）。连续分布：指数分布，正态分布（高斯分布），均匀分布。抽样分布：卡方分布（X 2 分布），F分布，T分布。
至1分布，二项分布，泊松分布，几何分布。离散型随机变量分布有四种为，0至1分布，二项分布，泊松分布，几何分布。0至1是最简单的随机变量分布。
本文主要是基于下面优秀博客文的总结和梳理： 概率论中常见分布总结以及python的scipy库使用：两点分布、二项分布、几何分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布 （侵删。
几何分布的性质
1、由两种不同情况而得出的期望和方差如下： ， ； ， 。概率为p的事件A，以X记A首次发生所进行的试验次数，则X的分布列： ，具有这种分布列的随机变量X，称为服从参数p的几何分布，记为X~Geo(p)。
2、分布的几何特征有中位数，众数，均值，标准差。几何特性是指生成几何图形用的特性。几何学发展历史悠长，内容丰富。它和代数、分析、数论等等关系极其密切。几何思想是数学中最重要的一类思想。
3、几何分布适用于不等式：P(Xr）指的是为了取得第一次成功需要试验r次以上的概率。即前r次试验必须以失败告终。P(X=r）指的是为了取得一次成功而需要试验r次或r次的以下概率。
4、二项分布：若某事件概率为p，现重复试验n次，该事件发生k次的概率为：P=C(k，n)×p^k×(1-p)^(n-k).C(k，n)表示组合数，即从n个事物中拿出k个的方法数.几何分布(Geometric distribution)是离散型机率分布。
5、几何分布的期望是1/p，方差公式推导为s^2=[（x1-x）^2+（x2-x）^2+...（xn-x）^2]/（n），其中x为平均数。
超几何分布有什么性质?
1、超几何分布是一种概率分布，用于描述从有限总体中抽取固定数量的样本，其中样本中具有某种属性的数量是固定的。超几何分布通常用于描述在没有替换的情况下从有限总体中抽取固定数量的样本，其中总体中具有某种属性的数量是已知的。
2、超几何分布是是统计学上一种离散概率分布。超几何定义：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）。
3、超几何分布和二项分布都是离散的概率分布，在统计学中经常被用来描述随机变量的分布情况。它们之间的主要区别在于样本容量（或称为试验次数）是否固定。
4、超几何分布的期望和方差公式：E(X)=(n*M)/N[其中x是样本数，n为样本容量，M为样本总数，N为总体中的个体总数]，求出均值，这就是超几何分布的数学期望值。
5、超几何分布是统计学上一种离散概率分布。它描述了从有限N个物件（其中包含M个指定种类的物件）中抽出n个物件，成功抽出该指定种类的物件的次数（不放回）。
什么是几何分布?
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）。
几何分布（Geometric distribution）是离散型概率分布。其中一种定义为：在第n次伯努利试验，才得到第一次成功的机率。详细的说，是：n次伯努利试验，前n-1次皆失败，第n次才成功的概率。
几何分布（Geometricdistribution）是离散型概率分布。其中一种定义为：在n次伯努利试验中，试验k次才得到第一次成功的机率。详细地说，是：前k-1次皆失败，第k次成功的概率。几何分布是帕斯卡分布当r=1时的特例。
满足以上3个条件，即为几何分布。几何分布概率公式：其中p为成功概率，q=1-p为失败概率。公式表达的意思是：为了在第r次试验时取得成功，首先要失败r-1次。
几何分布的期望、方差、均值如何定义的?
1、几何分布的期望是1/p，方差公式推导为s^2=[（x1-x）^2+（x2-x）^2+...（xn-x）^2]/（n），其中x为平均数。相关介绍：几何分布（Geometric distribution）是离散型概率分布。
2、概率论八大分布的期望和方差如下：离散型分布：0-1分布 B(1，p)：均值为p，方差为pq。二项分布B(n，p)：均值为np，方差为npq。泊松分布P(λ)：均值为λ，方差为λ。几何分布GE(p)：均值。
3、几何分布，P(X=n)=(1p)^(n1)p，随着n增大呈等比级数变化，等比级数又称几何级数。这可能和以前几何学中无限分割图形得到的级数有关。
4、方差=E(x)-E(x)，E(X)是数学期望。在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。
5、几何分布的期望是1/p，方差公式推导为s^2=[（x1-x）^2+（x2-x）^2+...（xn-x）^2]/（n），其中x为平均数。
6、几何分布的期望和方差公式分别是E(n)=1/p、E(m)=(1-p)/p。几何分布是离散型概率分布，其中一种定义为前k-1次皆失败，第k次成功的概率。