1。多項分布：
* 定義： 確率と統計では、多項分布は二項分布の一般化です。それは、各結果の確率が試験全体で一定である * n *独立した試験で、 * k *可能な結果のそれぞれのカウントを観察する確率を説明しています。
* 例： ダイを10回転がすことを想像してみてください。多項分布は、これらの10ロールの後に各面の特定の数（1、2、3、4、5、6）を取得する確率を示しています。
2。多項ロジスティック回帰：
* 定義： 独立変数のセットに基づいて、2つ以上のカテゴリを持つカテゴリ依存変数を予測するために使用される統計モデル。これは、複数のカテゴリのロジスティック回帰の拡張です。
* 例： 人口統計と閲覧履歴に基づいて（電子機器、衣服、本）から購入するカテゴリA顧客を予測します。
3。多項定理：
* 定義： 代数では、多項定理は二項定理の一般化です。パワー *n *に引き上げられた *k *項の合計を拡張するための式を提供します。
* 例： 多項定理は、（x + y + z）^3などの式を拡張するために使用できます。
4。多項係数：
* 定義： 多項定理に関連する数学的概念。 * n *オブジェクトを * k *グループに分割する方法の数を計算します。各グループには特定のサイズがあります。
* 例： 多項係数は、10個のボールを3つのボックスに配置できる方法を判断するのに役立ちます。最初のボックスには3つのボールがあり、2番目のボールには5つのボールがあり、3つのボールが2つあります。
「多項」の意味が使用されていることを理解するために、コンテキストを考慮することが重要です。 状況に関する詳細を提供する場合は、最も関連性の高い定義を決定するのに役立ちます。