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Calculateur de loi hypergéométrique

Calculez des probabilités exactes de tirage sans remise, avec visualisation de la distribution.

Tout est calculé localement dans votre navigateur. Utilisez la simulation Monte Carlo pour comparer théorie et estimation empirique.

Utilisation (3 étapes)

  1. Saisissez N (population), K (succès), puis n (tirages).
  2. Choisissez « Exactement / ≤ / ≥ / Intervalle » et entrez k (ou a,b).
  3. Consultez le résultat et la distribution, puis vérifiez par simulation si besoin.
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Entrées

Query
Presets:
Helpers:

Result

Probability
Support (valid k)
Mean
Variance
Method
Formule de la PMF

P(X=k)=C(K,k)·C(N−K,n−k)/C(N,n)

Tip: “at least one” is P(X≥1)=1−P(X=0).

Distribution (PMF table & bar chart)
kP(X=k)CDF
Simulation (Monte Carlo)

Use trials and seed to reproduce runs. For large ranges, the tool bins the histogram to stay fast.

Estimated probability
Abs error vs theory
Rel error vs theory
Sample mean
Sample variance

Examples

Cartes : on tire 5 parmi 52, quelle probabilité d’avoir exactement 2 as ?

Set N=52, K=4, n=5, query “Exactly” with k=2.

Contrôle : 10 défectueux sur 100, échantillon de 8 — probabilité d’au moins 1 défectueux ?

Set N=100, K=10, n=8, query “At least” with k=1.

FAQ

Qu’est-ce que la loi hypergéométrique ?

It models the number of successes when you draw n items from a finite population of size N with K successes, without replacement.

Quelle différence avec la loi binomiale ?

Hypergeometric sampling is without replacement (changing success probability), while binomial sampling assumes independent trials with a fixed success probability.

Comment trouver l’intervalle valide de k ?

The support is k_min = max(0, n − (N − K)) and k_max = min(n, K). Outside this range, P(X=k)=0.

Comment calculer « au moins un succès » ?

Use the complement: P(X ≥ 1) = 1 − P(X = 0).

À quoi sert la graine de simulation ?

A seed makes runs reproducible: the same seed produces the same simulated sequence and histogram.

Calculatrices associées

How it’s calculated

  • PMF: C(K,k)·C(N−K,n−k)/C(N,n) computed in log-space for stability.
  • Support range: k_min=max(0,n−(N−K)), k_max=min(n,K).
  • Simulation uses a deterministic PRNG with optional seed and compares estimates to theory.