1.基本概念 PDF:是英文单词 probability density function 的缩写,翻译过来是指概率密度函数,是用来描述连续型随机变量的输出值,在某个确定的取值点附近的可能性的大小的函数。 PMF : 是英文单词 probability mass function 的缩写, 翻译过来是指概率质量函数,是用来描述离散型随机变量在各特定取值上的概率。 CDF : ...
均匀分布的 PDF 在区间 [0,1] 内为常数 1,在其他区间为 0。 我们可以通过对 PDF 进行积分来计算 CDF。 对于x = 0.2,CDF 就是从 0 到 0.2 的 PDF 下的面积。我们对 PDF 在区间 [0, 0.2] 上积分,得到结果 0.2。 对于x = 1,我们对 PDF 在...
均匀分布的 PDF 在区间 [0,1] 内为常数 1,在其他区间为 0。 我们可以通过对 PDF 进行积分来计算 CDF。 对于x = 0.2,CDF 就是从 0 到 0.2 的 PDF 下的面积。我们对 PDF 在区间 [0, 0.2] 上积分,得到结果 0.2。 对于x = 1,我们对 PDF 在区间 [0, 1] 上积分,CDF 的值为 1。 由于这是均匀...
CDF : 是英文单词 cumulative distribution function 的缩写,翻译过来是指累积分布函数,又叫分布函数,是概率密度函数的积分,用来表示离散型随机变量x的概率分布。 总结一下就是上面三者的横轴都是随机变量x的取值,PDF的纵轴表示连续型随机变量x出现的可能性(非概率),PMF的纵轴表示离散型随机变量x出现的概率,CDF的纵轴...
本文将深入探讨概率分布,详细阐述概率质量函数(PMF)、概率密度函数(PDF)和累积分布函数(CDF)这些核心概念,并通过实际示例进行说明。 在深入探讨PMF、PDF和CDF之前,有必要先简要介绍两种常用的概率分布:正态分布和均匀分布。 正态分布:也称为高斯分布或钟形曲线,正态分布以其均值为中心对称。它广泛应用于描述自然界中...
CDF 可以理解为概率的"累积和"。它从 0 开始,随着随机变量值的增加而增加,最终达到 1(表示总概率)。 为了更好地理解这些概念,我们将通过两个实例来说明,这些实例与前面解释 PDF 和 PMF 时使用的例子相对应: 示例1:离散随机变量的 CDF(骰子投掷)
PMF : 概率质量函数(probability mass function), 在概率论中,概率质量函数是离散随机变量在各特定取值上的概率。 PDF是针对连续型随机变量的,那么PMF则是针对离散型随机变量的,是变量在特定取值上的概率。 CDF : 累积分布函数 (cumulative distribution function),又叫分布函数,是概率密度函数的积分,能完整描述一个...
概率分布深度解析:PMF、PDF和CDF的技术指南 本文将深入探讨概率分布,详细阐述概率质量函数(PMF)、概率密度函数(PDF)和累积分布函数(CDF)这些核心概念,并通过实际示例进行说明。 在深入探讨PMF、PDF和CDF之前,有必要先简要介绍两种常用的概率分布:正态分布和均匀分布。
CDF : 是英文单词 cumulative distribution function 的缩写,翻译过来是指累积分布函数,又叫分布函数,是概率密度函数的积分,用来表示离散型随机变量x的概率分布。 总结一下就是上面三者的横轴都是随机变量x的取值,PDF的纵轴表示连续型随机变量x出现的可能性(非概率),PMF的纵轴...
PDF、PMF和CDF在概率论中的关系如下：PDF与PMF的区别：适用对象：PDF适用于连续型随机变量，描述的是概率密度；而PMF适用于离散型随机变量，描述的是离散值的分布律。计算方式：对于连续型随机变量，通过PDF在区间上的积分来计算随机变量落在该区间内的概率；对于离散型随机变量，PMF直接给出每个离散值的...