multinomial distribution
다항분포
multinomial coefficient
다항계수
multinomial model
다항 모형
multinomial regression
다항 회귀
multinomial test
다항 검정
multinomial process
다항 과정
multinomial likelihood
다항 가능도
multinomial sampling
다항 추출
multinomial sequence
다항 시퀀스
multinomial variable
다항 변수
in statistics, a multinomial distribution is used to model outcomes with more than two categories.
통계학에서 다항분포는 두 가지 이상의 범주를 가진 결과치를 모델링하는 데 사용됩니다.
we can apply the multinomial theorem to expand expressions involving powers of sums.
우리는 합의 거듭제곱을 포함하는 표현식을 확장하기 위해 다항정리를 적용할 수 있습니다.
multinomial logistic regression is useful for predicting outcomes with multiple categories.
다항 로지스틱 회귀는 여러 범주를 가진 결과치를 예측하는 데 유용합니다.
researchers often use multinomial models to analyze survey data.
연구자들은 종종 설문 데이터를 분석하기 위해 다항 모델을 사용합니다.
the multinomial coefficient counts the number of ways to distribute indistinguishable objects into distinct boxes.
다항 계수는 구별할 수 없는 객체를 구별되는 상자에 분배하는 방법의 수를 계산합니다.
understanding multinomial distributions is crucial for advanced statistical analysis.
다항 분포에 대한 이해는 고급 통계 분석에 매우 중요합니다.
in machine learning, multinomial naive bayes classifiers are commonly used for text classification.
기계 학습에서 다항 나이브 베이즈 분류기는 텍스트 분류에 일반적으로 사용됩니다.
we need to calculate the probabilities using the multinomial formula for this experiment.
이 실험을 위해 다항 공식으로 확률을 계산해야 합니다.
the multinomial distribution can be derived from the binomial distribution under certain conditions.
특정 조건에서 이항 분포에서 다항 분포를 도출할 수 있습니다.
students should familiarize themselves with the properties of multinomial expressions for their exams.
학생들은 시험을 위해 다항 표현식의 속성을 숙지해야 합니다.
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