是的，它们在简单、相当明显的意义上是不同的。

十次伯努利试验（假定与公共参数独立）是十个0/1 值，因此对其的观察看起来像“ ”。$p$$(0,0,0,1,0,1,1,1,0,0)$

这样一个向量的总和分布为；对此的观察看起来像“ ”。$\text{binomial}(10,p)$$4$

通过第一件事的观察（十次伯努利试验），我可以回答“第三次试验是否有 1”之类的问题？或“前 5 次试验和后 5 次试验中 1 的数量有什么区别？”。对于第二件事（对二项式的一个观察），我根本无法考虑这些问题，因为我已将信息从十个值压缩为一个数字。第一件事包含更多信息（在特定意义上）但如果假设是真的，它就没有更多关于的信息；这笔钱就足够了。$-$$p$

例如，如果您想回答一个问题“我的二项式模型是否合理？” 您可能需要考虑在试验过程中可能发生变化的可能性，或者试验可能是序列相关的。您无法从一个二项式值开始评估这一点（您已经丢弃了可以让您辨别二项式模型是否合适的信息），但您可以从一组次伯努利试验中考虑这样的问题。$p$$n$

因此，这里有一个明显的“统计导入差异”。

[十次试验足够小，您无法获得与这些问题相关的太多权力，但使用二项式您根本无法解决它。但是，如果我说一百次或一千次试验，我可以做一些更有趣的事情来解决这些问题，并且可能希望确定我的模型在多大程度上没有真正描述这种情况。]