{"conversations": [{"from": "human", "value": "Quina difer\u00e8ncia hi ha entre una divisi\u00f3 multinomal i una distribuci\u00f3 binomial?"}, {"from": "gpt", "value": "Una bona pregunta."}, {"from": "human", "value": "S\u00ed, gr\u00e0cies, per\u00f2 m'agradaria que m'expliquessis la difer\u00e8ncia."}, {"from": "gpt", "value": "Sorra... la teva resposta \u00e9s que una distribuci\u00f3 multinomial est\u00e0 basada en m\u00e9s de dos resultats possibles. En una distribuci\u00f3 binomial, nom\u00e9s hi ha dos resultats possibles (per exemple, l' \u00e8xit o l' frac\u00e0s) que tenen una probabilitat determinada."}, {"from": "human", "value": "Podries posar en pr\u00e0ctica les difer\u00e8ncies?"}, {"from": "gpt", "value": "S\u00ed, una distribuci\u00f3 binomial \u00e9s una distribuci\u00f3 de probabilitat que nom\u00e9s hi hagi dos resultats possibles, com ara l' \u00e8xit o el frac\u00e0s. Cada resultat t\u00e9 una probabilitat s\u00f2lida. Una distribuci\u00f3 multinomial \u00e9s una distribuci\u00f3 de probabilitat per a m\u00e9s de dos resultats. Cada resultat t\u00e9 una probabilitat de tenir una probabilitat de ser fixada. Per exemple, una distribuci\u00f3 de barrejada amb un joc d' esdeveniments, un joc d' errors independents o una s\u00e8rie d' errors. Per exemple, la distribuci\u00f3 de trencaclosques \u00e9s possible fer servir en una s\u00e8rie d' errors. Per exemple, si hi ha m\u00e9s d' un nombre d' observacions, es poden utilitzar en una s\u00e8rie d' esdeveniments, per a obtenir m\u00e9s d' un o m\u00e9s d' errors, per exemple, un nombre d' esdeveniments que nom\u00e9s s' usen en una s\u00e8rie d' excepcions independents."}]}