概率论中的PDF,PMF,CDF区别和联系

概率论中的PDF,PMF,CDF区别和联系1. PDF:概率密度函数(probabilitydensityfunction),在数学中,连续型随机变量的概率密度函数(在不至于混淆时可以简称为密度函数)是一个描述这个随机变量的输出值,在某个确定的取值点附近的可能性的函数。本身不是概率,取值积分后才是概率。2. PMF:概率质量函数(probabilitymassfunction),在概率论中,概率质量函数

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1.  PDF:概率密度函数(probability density function, 在数学中,连续型随机变量的概率密度函数(在不至于混淆时可以简称为密度函数)是一个描述这个随机变量的输出值,在某个确定的取值点附近的可能性的函数。本身不是概率,取值积分后才是概率。

2.  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。

3.  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,能完整描述一个实随机变量X的概率分布。是PDF在特定区间上的积分。  CDF就是PDF的积分,PDF就是CDF的导数


一些分析结论和注意点:    

1)PDF是连续变量特有的,PMF是离散随机变量特有的;

2)PDF的取值本身不是概率,它是一种趋势(密度)只有对连续随机变量的取值进行积分后才是概率,也就是说对于连续值确定它在某一点的概率是没有意义的;

3)PMF的取值本身代表该值的概率。




更多详细的解释见博文:http://blog.csdn.net/wzgbm/article/details/51680540





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