pdf概率密度

❶ 概率論中隨機變數（離散和連續）的pmf和pdf是如何推導出來的呢

需要根據具體情況推導，不同的概率分布，原因是其隨機變數實際上是受到某種因素影響而出現的，所以必須知道其影響因素本身，然後再考慮隨機的因素才有實際的分布函數。沒有一個包打天下的方法。

離散型的數值主要是排列組合的方式推導，連續的則更為復雜。

(1)pdf概率密度擴展閱讀：

PDF：概率密度函數（probability density function）, 在數學中，連續型隨機變數的概率密度函數（在不至於混淆時可以簡稱為密度函數）是一個描述這個隨機變數的輸出值，在某個確定的取值點附近的可能性的函數。本身不是概率，取值積分後才是概率。

PMF: 概率質量函（probability mass function), 在概率論中，概率質量函數是離散隨機變數在各特定取值上的概率。

CDF: 累積分布函數 (cumulative distribution function)，又叫分布函數，是概率密度函數的積分，能完整描述一個實隨機變數X的概率分布。是PDF在特定區間上的積分。 CDF就是PDF的積分，PDF就是CDF的導數。

❷ 統計裡面的PDF 和CDF是什麼意思

PDF為概率密度函數，CDF為累積分布函數。

❸ 統計學中pdf和cdf是什麼 怎麼理解

PDF指的是概率密度函數（Probability Density Function），所以CDS中的PDF指的是概率密度函數圖
CDF指的是累積分布函數（cumulative distribution function），所以CDS中的CDF指的是累積分布函數圖！

❹ 請大神通俗的解釋一下CDF，PDF在統計中的作用，以及它們之間計算出來的

PDF，是概率密度函數，描述可能性的變化情況，如正態分布密度函數，在中間出現的情況最大，兩端出現的情況較小。
CDF,是分布函數，描述發生某事件概率。任何一個CDF，是一個不減函數，最終等於1.上面的pdf描述了CDF的變化趨勢，即曲線的斜率。
我理解的是，我們最終目的是算概率，而算概率需要CDF，要了解CDF你就得知道PDF的情況，否則就很難入手。個人拙見，供參考。

❺ 概率論中的pdf和cdf表示什麼

PDF是概率密度（函數）
CDF是（累積）分布函數
（希望能幫到你，也希望你能給我好評哦，你的好評是我最大的鼓勵！謝謝~）

❻ 概率論中的PDF（probability density function）和PMF（probability mass function）有什麼區別

1、用法

PDF：對連續性隨機變數的定義。與PMF不同的是PDF在特定點上的值並不是該點的概率, 連續隨機概率事件只能求一段區域內發生事件的概率, 通過對這段區間進行積分來求。

PMF：對離散隨機變數的定義。是離散隨機變數在各個特定取值的概率。

2、寫法

PDF：一般寫法是一個函數。

例如：

f(x)=e^(-x),

積分得到∫f(x)dx=1.

PMF：一般寫法是寫成對應每一個特定取值的概率。

例如：

P{x=xi}=1/15.

(6)pdf概率密度擴展閱讀：

發展過程

起源

概率論是研究隨機現象數量規律的數學分支，是一門研究事情發生的可能性的學問。但是最初概率論的起源與賭博問題有關。16世紀，義大利的學者吉羅拉莫·卡爾達諾（Girolamo Cardano）開始研究擲骰子等賭博中的一些簡單問題。

概率與統計的一些概念和簡單的方法，早期主要用於賭博和人口統計模型。隨著人類的社會實踐，人們需要了解各種不確定現象中隱含的必然規律性，並用數學方法研究各種結果出現的可能性大小，從而產生了概率論，並使之逐步發展成一門嚴謹的學科。概率與統計的方法日益滲透到各個領域，並廣泛應用於自然科學、經濟學、醫學、金融保險甚至人文科學中。

發展

隨著18、19世紀科學的發展，人們注意到在某些生物、物理和社會現象與機會游戲之間有某種相似性，從而由機會游戲起源的概率論被應用到這些領域中；同時這也大大推動了概率論本身的發展。使概率論成為數學的一個分支的奠基人是瑞士數學家伯努利，他建立了概率論中第一個極限定理，即伯努利大數定律，闡明了事件的頻率穩定於它的概率。

隨後棣莫弗和拉普拉斯又導出了第 二個基本極限定理（中心極限定理）的原始形式。

拉普拉斯在系統總結前人工作的基礎上寫出了《分析的概率理論》，明確給出了概率的古典定義，並在概率論中引入了更有力的分析工具，將概率論推向一個新的發展階段。

19世紀末，俄國數學家切比雪夫、馬爾可夫、李亞普諾夫等人用分析方法建立了大數定律及中心極限定理的一般形式，科學地解釋了為什麼實際中遇到的許多隨機變數近似服從正態分布。20世紀初受物理學的刺激，人們開始研究隨機過程。這方面柯爾莫哥洛夫、維納、馬爾可夫、辛欽、萊維及費勒等人作了傑出的貢獻。

參考資料來源：網路-概率論

❼ 概率論中pmf,pdf,df,.有什麼區別與聯系

pdf是probability density function就是概率密度函數
pmf是probability mass function就是分布函數
df是degree of freedom是自由度，如卡方分布、t分布、F分布里的自由度
我遍查全書貌似沒找到是什麼意思。。。