negative binomial（统计/概率）通常指负二项分布：一种用于描述“在一系列独立伯努利试验中，为得到指定次数的成功所需的失败次数（或试验次数）”的离散概率分布。它也常用于计数数据建模，尤其当数据相对泊松分布表现出过度离散（方差大于均值）时。
/ntv banomil/
A negative binomial model can fit count data with extra variability.
负二项模型可以拟合具有额外波动性的计数数据。
When the Poisson assumption fails due to overdispersion, researchers often use a negative binomial distribution to model event counts and estimate uncertainty more accurately.
当由于过度离散而不满足泊松假设时，研究者常用负二项分布来建模事件计数，从而更准确地估计不确定性。
“binomial（双项式/二项的）”源自拉丁语词根 **bi-**（“二”）+ nomial（与“名称/项”相关，来自 nomen “名字”），在数学中指“由两项组成”或“与二项展开相关”。“negative（负的）”在这里并非“消极”，而是历史上的命名：该分布可看作与二项分布相关一类形式（在某些推导中出现带负号的二项系数/指数推广），因此称为“负二项”。
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