MultinomialDistribution

生成一组服从多项分布的伪随机向量：

分布参数估计：

从样本数据估计分布参数：

拟合优度检验：

偏度：

峰度：

相关系数：

风险函数：

单变量边缘分布服从 BinomialDistribution：

多变量边缘分布没有简化：

对于参数的固定值，绘制概率密度函数的图线：

在一次竞选中，有两位候选人，其中获胜者由简单的多数得票率决定. 这里有 个选民，他们把票投给1号候选人的概率是 而投给2号候选人的概率是 ，其中 ，这样使得一个选民可能不投给任何候选人. 当 ， ，两位候选人得票相同的概率是：

获胜者比失败者多一票的概率是：

1号候选人赢得选举的概率：

下一次选举的可能结果是：

一次选举的平均结果：

在3个容器中分配5个球，每个容器具有相同的概率被选中. 求没有容器是空的概率：

使用 SurvivalFunction 计算相同的概率：

在相同的概率下，把 个球分配给 个容器. 求对于 和 的不同值，不存在空容器的概率：

在电话客户服务中心，其中三件事可能会发生：线路繁忙的概率为0.4，错误来电的概率为0.1，或来电者与代理连接成功. 求对于一个来电者致电6次，4次获得繁忙信号，2次直接连接到代理人的概率：

求来电者致电6次，至少2次错误来电的概率：

模拟在不同时间发生的6个呼叫请求：

在某个城市，911接到的所有电话中，其中有30%要求救护车，15%要求救火，剩下的是要求警察. 求在接下来的10个紧急呼叫中，2个要求救护车，1个要求救火，7个要求警察的概率：

模拟在接下来100个呼叫中，各种不同要求的分布：

与其他分布的关系：

双变量多项分布是 BinomialDistribution：

单变量多项分布是经过平移的 BernoulliDistribution：

MultinomialDistribution 在 n 不是正整数时无定义：

MultinomialDistribution 在 p 的元素之和不为1时无定义：

将无效参数代入符号式输出中将给出无意义的结果：