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

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。




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





版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-站长,转载请注明出处:https://javaforall.net/142591.html原文链接:https://javaforall.net

赞 (0)
全栈程序员-站长的头像全栈程序员-站长


相关推荐

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

关注全栈程序员社区公众号