多項分布

共分散はマイナスです。これは Ni が大きいほど Nj が小さくなりやすいという感覚と合致しています。

$ f(x_1,...,x_k; n, p_1,...,p_k) = \frac{n!}{x_1!...x_k!}p_1^{x_1}...p_k^{x_k}

分子: n!は、試行回数。置換。

分母: x1!...xk! は、それぞれの元の表示回数で、それぞれの中で置換分があるので、それらのパターンを掛けあわせたもの

そういうイメージでよいだろうか。 p..の確率のところをはそれぞれの確率を積にしたもの。

多項分布の場合の数が必要になるデータ分析場面は、、、あるだろうか...

複数の選択枝がある問題はたくさんあるか。

統計検定の過去問で、選択肢の差の標準偏差を出すものがあった。

それぞれを正規分布とみて、正規分布の確率変数の差の再生性を使おうと思って、標準偏差（分散）が大きくなって、、、

多項分布での、選択肢の実現回数を確率変数にして、そこから試行回数でわったものの引き算とした確率変数の期待値計算が正解だった。

選択肢から１つ選ぶわけで、独立でないな。マイナスの共分散が出て来る。