「ネガティブバイノミアル」とはどういう意味ですか？

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負の二項分布は、カウントデータをモデル化するために使われる確率分布の一種だよ。カウントデータっていうのは、イベントが何回起こるかに興味がある状況、例えば、顧客が商品を何回買ったかとか、医者が患者を何回診察したかとかね。

この分布は、データのばらつきが従来のモデル、例えばポアソン分布が扱える範囲を超えているときに役立つんだ。つまり、データが予想よりも波が大きい場合、負の二項分布がより適切なフィットを提供できるってわけ。

負の二項分布の注目すべき特徴の一つは、「過剰散布」を考慮できることだよ。これは、通常のポアソンモデルが予測するよりもカウントの高い方に値が多くなるデータをうまく処理できるってこと。

負の二項分布は、医療、マーケティング、社会科学などさまざまな分野でよく使われていて、幅広く変動するカウントを扱うときにより良い推定や予測を提供するのに役立つんだ。