PDF和CDF

在概率论和统计学中,PDF和CDF是两种描述随机变量分布的重要函数:

Probability Density Function (PDF):概率密度函数是用来描述连续随机变量可能取值的概率分布的函数。对于一个连续型随机变量X,其PDF f(x) 定义为在某个取值x处的概率密度,即 X 在该值附近出现的概率密度。PDF的积分可以得到概率,即在某个区间内随机变量出现的概率。

Cumulative Density Function (CDF):累积密度函数是一个用来描述随机变量的取值小于等于某个特定值的概率的函数。对于一个随机变量X,其CDF F(x) 定义为 X 小于等于某个值 x 的概率。CDF可以看作是对PDF的积分,因为它给出了在某个值及以下的概率。

总结:

PDF描述了连续型随机变量在某个值附近的概率密度分布。

CDF描述了随机变量小于等于某个值的累积概率。

这两个函数在概率论和统计学中经常被用来分析和描述随机变量的概率分布特性。

相关推荐
无风听海2 小时前
神经网络之从自由度角度理解方差的无偏估计
神经网络·机器学习·概率论
CLubiy1 天前
【研究生随笔】PyTorch中的概率论
人工智能·pytorch·深度学习·概率论
龙俊杰的读书笔记1 天前
《小白学随机过程》第一章:随机过程——定义和形式 (附录1 探究随机变量)
人工智能·机器学习·概率论·随机过程和rl
zyq~2 天前
【课堂笔记】概率论-1
笔记·概率论
十二imin9 天前
霍夫丁不等式详解
算法·机器学习·概率论
牟同學11 天前
从赌场到AI:期望值如何用C++改变世界?
c++·人工智能·概率论
likunyuan083016 天前
概率统计中的数学语言与术语2
概率论
MoRanzhi120320 天前
0. NumPy 系列教程:科学计算与数据分析实战
人工智能·python·机器学习·数据挖掘·数据分析·numpy·概率论
A尘埃21 天前
概率论+贝叶斯定理+似然函数和极大似然估计
概率论
likunyuan083021 天前
概率统计中的数学语言与术语1
人工智能·机器学习·概率论