Мультиноміальні розподіли конкретно стосуються подій, які мають кілька дискретних результатів. Біноміальний розподіл — це певна підмножина мультиноміальних розподілів, у яких є лише два можливі результати події.11 березня 2023 р
Мультиноміальна логістична регресія (часто її просто називають «мультиноміальна регресія») використовується для прогнозування номінальної залежної змінної з урахуванням однієї чи кількох незалежних змінних. Іноді її вважають розширенням біноміальної логістичної регресії, щоб урахувати залежну змінну з більш ніж двома категоріями.
Біноміальний коефіцієнт (nk) підраховує кількість способів вибору k об’єктів із набору з n об’єктів (порядок не має значення). Більш загальний мультиноміальний коефіцієнт (nn1,n2,…,nk) підраховує кількість перестановок n елементів k різних типів, де є ni i-го типу для 1≤i≤k.
Нормальний розподіл є неперервним і може генерувати нескінченну кількість результатів. З іншого боку, мультиноміальний розподіл може давати лише дискретну або обмежену кількість результатів.
Коли k дорівнює 2 і n дорівнює 1, мультиноміальний розподіл є Розподіл Бернуллі. Якщо k дорівнює 2 і n більше за 1, це біноміальний розподіл. Коли k більше 2 і n дорівнює 1, це категоричний розподіл.
Мультиноміальні розподіли конкретно стосуються подій, які мають кілька дискретних результатів. Біноміальний розподіл — це певна підмножина мультиноміальних розподілів, у яких є лише два можливі результати події. Мультиноміальні розподіли не обмежуються подіями, які мають лише дискретні результати.