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多項分布から整数疑似乱数ベクトルを生成

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からっぽのしょこ 4.3.2：ポアソン混合モデルにおける推論：ギブスサンプリング【緑ベイズ入門のノート】

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A Bayesian Model of Diachronic Meaning Changeの実装

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高次元データを低次元で表現する次元圧縮【RでUMAPを実行】

二項分布標準化

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からっぽのしょこ【Python】多項分布の作図はじめに多項分布参考文献おわりに

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文書・文章の分類アルゴリズム【入門】Text Classification

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LDAの生成過程（トピックモデル）はじめにLatent Dirichlet Allocation : LDALDAの生成過程参考文献

高中就開始學的正態分佈，原來如此重要

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多項分布の計算式と使い方を具体例を使ってわかりやすく解説します。

多項分布

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優技録二項分布多項分布二項分布

$\begin{eqnarray*} \displaystyle P(X_1 = x_1, X_2 = x_2) = \frac{x!}{x_1!x_2!} p^{x_1}_1 p^{x_2}_2 \\ \end{eqnarray*}$

\begin{eqnarray*} \displaystyle P(X_1 = x_1, X_2 = x_2) = \frac{x!}{x_1!x_2!} p^{x_1}_1 p^{x_2}_2 \\ \end{eqnarray*}

二項分布與抽樣

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サイコロの確率分布のモデリング

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からっぽのしょこディリクレ分布の統計量の導出はじめにディリクレ分布の統計量の導出参考書籍おわりに

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Bernoulli distribution and multinomial distribution (ベルヌーイ分布と多項分布)

$\begin{eqnarray*} \displaystyle M''_X(0) &=& \frac{p\{1-(1-p)\}^2+p \times 2\{1-(1-p)\} \times (1-p)}{\{1-(1-p)\}^4} \cr &=& \frac{p^3+2p^2(1-p)}{p}^4} \cr &=& \frac{p+2(1-p)}{p}^2} \cr \end{eqnarray*}$

\begin{eqnarray*} \displaystyle M''_X(0) &=& \frac{p\{1-(1-p)\}^2+p \times 2\{1-(1-p)\} \times (1-p)}{\{1-(1-p)\}^4} \cr &=& \frac{p^3+2p^2(1-p)}{p}^4} \cr &=& \frac{p+2(1-p)}{p}^2} \cr \end{eqnarray*}