概率函数，分布函数，密度函数

概率函数：用函数的形式来表达概率

概率分布：离散型随机变量的值分布和值的概率分布列表

分布函数：概率函数取值的累加结果，所以它又叫累积概率函数

概率密度函数：连续型随机变量的“概率函数”

左边是F(x)连续型随机变量分布函数画出的图形，右边是f(x)连续型随机变量的概率密度函数画出的图像，它们之间的关系就是，概率密度函数是分布函数的导函数。

右图（概率函数）阴影面积即为x取值在a，b之间的总概率，对应左图（分布函数），即F(b)-F(a)

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时间： 2024-08-25 09:06:43

概率函数，分布函数，密度函数的相关文章

R语言实战读书笔记(五)高级数据管理

5.2.1 数据函数 abs: sqrt: ceiling:求不小于x的最小整数 floor:求不大于x的最大整数 trunc:向0的方向截取x中的整数部分 round:将x舍入为指定位的小数 signif:舍入为指定的有效数字位数 cos,sin,tan acos,asin,atan:反正弦,反余弦,反正切 cosh,sinh,tanh:双曲余弦,双曲正弦和双曲正切 acosh,asinh,atanh:反双曲余弦,反双曲正弦和反双曲正切 log(x,n):以n为底 log: log10: ex

概率论04 随机变量-离散-连续

作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 我们了解了"样本空间","事件","概率".样本空间中包含了一次实验所有可能的结果,事件是样本空间的一个子集,每个事件可以有一个发生的概率.概率是集合的一个"测度". 这一讲,我们将讨论随机变量.随机变量(random variable)的本质是一个函数,是从样本空间的子集到实数的映射,将事件转换成一个数值.根

概率论知识总结

概率论第三部分:二(多)维随机变量的性质计算 1.如何计算二维随机变量的联合分布函数? 思路:首先分类讨论:离散型:对分布律进行求和——连续型:求出概率密度函数,正确定限,积分.其中,正确定限是连续型求解中极其容易犯错的地方 例题:随机变量(x,y)服从d上的均匀分布,其中d为x轴.y轴及直线y=2x+1围成的三角形区域,求(1)随机变量(x,y)的密度函数(2)随机变量(x,y)的分布函数 密度函数自然不用说,面积是1/4,所以密度函数一个是0,一个是4,(注意定义域:-1/2<=x<=0,

概率论中两个易混淆概念（概率分布函数 VS. 概率密度函数）

随机变量的分布函数: 1. 定义 设X是一个随机变量,x是任意实数,函数F(x)=P{X<=x}称为X的分布函数. 2.1 性质 对于任意x1,x2,P{X<=x2}-P{X<=x1}=F(x2)-F(x1),因此分布函数描述了随机变量的统计规律性. 2.2 性质 对于连续型随机变量P{X=a}=0,在这里事件{X=a}并非是不可能事件,但有P{X=a}=0. 随机变量的密度函数: 1. 定义 如果对于随机变量X的分布函数F(x),存在非负函数f(x),使得对于任意实数有 ,则称X为连续

概率分布函数, 概率密度函数与概率质量函数

概率分布函数. Accumulative Distribution Function. ADF P(x)=Prob(X<x)P(x)=Prob(X<x) XX可以是连续的, 也可以是离散的随机变量. 概率密度函数. Probability Density Function. PDF. 为连续随机变量定义的: p(x)=P′(x)p(x)=P′(x) 它本身不是一个概率值, 可以大于1. 在xx上积分后才是概率值. 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

R语言学习笔记-概率函数

在R语言中,可以生成不同的分布,用于实验和学习. 在R中,概率函数形如①: 其中第一个字母表示其所指分布的某一方面: d = 密度函数(density) p = 分布函数(distribution function) q = 分位数函数(quantile function) r = 生成随机数(随机偏差) 常用的概率函数见下表: 表1 概率分布 分布名称 缩写 分布名称 缩写 Beta分布 beta Logistic分布 logis 二项分布 binom 多项分布 multinom 柯西分布 c

R语言中的四类统计分布函数

R语言中提供了四类有关统计分布的函数(密度函数,累计分布函数,分位函数,随机数函数).分别在代表该分布的R函数前加上相应前缀获得(d,p,q,r).如: 1)正态分布的函数是norm,命令dnorm(0)就可以获得正态分布的密度函数在0处的值(0.3989)(默认为标准正态分布). 2)同理,pnorm(0)是0.5就是正态分布的累计密度函数在0处的值. 3)而qnorm(0.5)则得到的是0,即标准正态分布在0.5处的分位数是0(在来个比较常用的:qnorm(0.975)就是那个估计中经常用到

概率分布函数 . 概率密度函数关系

随机变量的分布函数: 1. 定义设X是一个随机变量,x是任意实数,函数F(x)=P{X<=x}称为X的分布函数. 2.1 性质对于任意x1,x2(x1<=x2}-P{X<=x1}=F(x2)-F(x1),因此分布函数描述了         随机变量的统计规律性. 2.2 性质 对于连续型随机变量P{X=a}=0,在这里事件{X=a}并非是不可能事件,但有P{X=a}=0. 随机变量的密度函数: 1. 定义 如果对于随机变量X的分布函数F(x),存在非负函数f(x),使得对于任意实数有 ,

概率密度函数

1. 定义 如果对于随机变量X的分布函数F(x),存在非负函数f(x),使得对于任意实数有 则称X为连续型随机变量,其中F(x)称为X的概率密度函数,简称概率密度.(f(x)>=0,若f(x)在点x处连续则F(x)求导可得)f(x)并没有很特殊的意义,但是通过其值得相对大小得知,若f(x)越大,对于同样长度的区间,X落在这个区间的概率越大. 2.意义及通俗解释 A.形象解释: 这么说吧,一个物体,问你它在某一个点处的质量是多少 ? 因为一个点是无限小的,所以点的质量一定为0.然而这个物体是由无数