我們先來看下面的例子；
N批量
n樣本量
M是該批產品中的不合格品數
X是樣本中的不合格品數
它的一般意義在於；產品抽樣檢查中經常遇到一類實際問題，假定在N件產品中有M件不合格品，即不合格率p=M/N;在產品中隨機抽n件做檢查，發現x件不合格品的概率為.
其中x的最大取值為n和M的最小值。
超幾何分布的數學期望-均值、方差、標準差的計算
可以證明，當樣本量小於批量的10%時，二項分布可以作為超幾何分布的近似，當N趨於無窮大時，超幾何分布趨近於二項分布。
最後，稍微解釋以下，所謂的超幾何分布，是針對幾何分布來說的。所謂的幾何分布，是指等比數列構成的概率分布；那麼超幾何分布是由超幾何數列構成的概率分布。所謂超幾何數列是這樣一個數列：從第2項起，每一項與前一項的比，是一個關於項數n的有理函數。由於超幾何分布的概率公式是一個超幾何數列的形式，所以就把這樣的分布叫超幾何分布.
超幾何分布得函數圖形
把上述數據帶入超幾何分布的公式，可以求得，10個球全是黑球的概率為0.09%。若我們將所取出的球全為黑球的數量從0到10，均求出其概率，作圖，會發現其也是一個鐘形曲線；在取值較小時，上升較慢，在中心靠後的位置取得最大值。