Супергеометрическое распределение

Имеем M+ N каналов, где M - число уже задействованных каналов  в j сеансах, N - ещё не задействованные каналы. Если l - выборка каналов при каждом сеансе, i - количество новых каналов  в (j+1 )  сеансах, то вероятность задействовать в (j+1 ) сеансе  новые каналы будет равна

p(i) = M!N!(M+N-l)!l!/(l-i)!(M-l+i)!i!(N-i)!(M+N)!

Полная группа событий
1)все каналы  уже были задействованы
2)1 новый канал
3) 2 новых канала
4) 3 новых канала
5) 4 новые канала
6) все  каналы новые
Сумма p(i) = 1, i = 0,1,…,5

Так как выборки каналов производились без памяти, то вероятности событий, описывающие прогнозируемый сеанс, не зависят от количества попыток прогнозирования.
Пример. При M = 28 и N = 8

p(0)=0,260695187
p(1)= 0,434491979
p(2) =0,243315508
p(3)= 0,056149733
p(4)= 0,005199049
p(5)= 0,000148544
Сумма p(i) = 1

Наиболее вероятно событие, при котором в сеансе  будет задействован один новый канал.