此 m 函数返回负超几何概率密度函数，参数为 M、N 和 A，其值为 X。注意：除非 M、N 和 A 是整数，否则密度函数为零。
如果一个批次由 M 个可接受的项目和 N 个缺陷的项目组成。 假设不放回地一件一件地随机抽取物品，并且在第 a 个可接受的物品之前观察到 x 个缺陷品。 根据约翰逊等人的说法。 (2005)，在检验抽样中，如果观察到的缺陷数量小于或等于某个预定值（否则拒绝），而不是从一批项目中抽取固定大小的样本，然后接受该批次。 在这里，一次抽取一个项目，直到观察到缺陷（此时批次被拒绝）或观察到无缺陷（批次被接受）。 达到决策所需的观察数量则具有负超几何分布。
这种离散分布也称为 Beta-二项式、逆超几何、超几何等待时间和 Markov-Polya。
其分布函数表示为
f(x) = P(X=x) = (x+a-1_C_x)(m+na-x_C_m-x)/(m+n_C_m
