读者：您好，奇趣统计宝。我最近在学习概率统计，但是对于一些概念仍然感到有些迷茫。今天我想请您解释一下“伯努利试验”、“多维超几何分布”、“边际分布密度”和“极限事件”是什么？
奇趣统计宝：当然可以，读者。让我来给您详细地解释一下。
首先，我们来聊一聊“伯努利试验”。伯努利试验是指只有两种可能结果的试验，比如抛硬币，成功和失败等。在这种试验求解中，我们通常会用概率 p 表示事件成功的概率。
读者：明白了，那“多维超几何分布”呢？
奇趣统计宝：多维超几何分布是描述多个独立伯努利试验中成功的数量的分布。例如，在一次游戏中，有两个球各含有5个红球和5个蓝球，选择10个球，求其中含有4个红球和6个蓝球的概率。 这里就使用了多维超几何分布。
读者：哦，我大概能够理解，那“边际分布密度”呢？
奇趣统计宝：边际分布密度是指多个随机变量的概率密度函数中，单个变量概率密度函数的分布。这是一个比较抽象的概念，举个例子吧：比如说，我们可以考虑一个二维平面，其中有两个随机变量 X 和 Y ，那么对于任意一点 (x, y) ，我们可以列出它们的联合概率密度函数 p(x, y)，然后我们再分别计算出 X 和 Y 的概率密度函数，那么它们分别就是 X 和 Y 的边际分布密度。
读者：好的，我大致明白了边际分布密度是如何计算的，请问最后一个概念“极限事件”是什么？
奇趣统计宝：极限事件是指一个试验中极端情况下出现的概率事件，这个概念在概率统计中非常重要。比如在抛一枚硬币的情况下，它在极端情况下可能出现的“正头朝上”或“反面朝上”就是极限事件。
读者：谢谢你的解释，奇趣统计宝。这些概念对我来说确实比较难懂，但是经过您的解释，我现在对它们有了更深刻的理解。
奇趣统计宝：不用客气，读者。我很高兴能够帮助您。如果您有其他问题，随时都可以向我提问。