pdf概率密度

❶ 概率论中随机变量（离散和连续）的pmf和pdf是如何推导出来的呢

需要根据具体情况推导，不同的概率分布，原因是其随机变量实际上是受到某种因素影响而出现的，所以必须知道其影响因素本身，然后再考虑随机的因素才有实际的分布函数。没有一个包打天下的方法。

离散型的数值主要是排列组合的方式推导，连续的则更为复杂。

(1)pdf概率密度扩展阅读：

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。

PMF: 概率质量函（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。

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。

❷ 统计里面的PDF 和CDF是什么意思

PDF为概率密度函数，CDF为累积分布函数。

❸ 统计学中pdf和cdf是什么 怎么理解

PDF指的是概率密度函数（Probability Density Function），所以CDS中的PDF指的是概率密度函数图
CDF指的是累积分布函数（cumulative distribution function），所以CDS中的CDF指的是累积分布函数图！

❹ 请大神通俗的解释一下CDF，PDF在统计中的作用，以及它们之间计算出来的

PDF，是概率密度函数，描述可能性的变化情况，如正态分布密度函数，在中间出现的情况最大，两端出现的情况较小。
CDF,是分布函数，描述发生某事件概率。任何一个CDF，是一个不减函数，最终等于1.上面的pdf描述了CDF的变化趋势，即曲线的斜率。
我理解的是，我们最终目的是算概率，而算概率需要CDF，要了解CDF你就得知道PDF的情况，否则就很难入手。个人拙见，供参考。

❺ 概率论中的pdf和cdf表示什么

PDF是概率密度（函数）
CDF是（累积）分布函数
（希望能帮到你，也希望你能给我好评哦，你的好评是我最大的鼓励！谢谢~）

❻ 概率论中的PDF（probability density function）和PMF（probability mass function）有什么区别

1、用法

PDF：对连续性随机变量的定义。与PMF不同的是PDF在特定点上的值并不是该点的概率, 连续随机概率事件只能求一段区域内发生事件的概率, 通过对这段区间进行积分来求。

PMF：对离散随机变量的定义。是离散随机变量在各个特定取值的概率。

2、写法

PDF：一般写法是一个函数。

例如：

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

积分得到∫f(x)dx=1.

PMF：一般写法是写成对应每一个特定取值的概率。

例如：

P{x=xi}=1/15.

(6)pdf概率密度扩展阅读：

发展过程

起源

概率论是研究随机现象数量规律的数学分支，是一门研究事情发生的可能性的学问。但是最初概率论的起源与赌博问题有关。16世纪，意大利的学者吉罗拉莫·卡尔达诺（Girolamo Cardano）开始研究掷骰子等赌博中的一些简单问题。

概率与统计的一些概念和简单的方法，早期主要用于赌博和人口统计模型。随着人类的社会实践，人们需要了解各种不确定现象中隐含的必然规律性，并用数学方法研究各种结果出现的可能性大小，从而产生了概率论，并使之逐步发展成一门严谨的学科。概率与统计的方法日益渗透到各个领域，并广泛应用于自然科学、经济学、医学、金融保险甚至人文科学中。

发展

随着18、19世纪科学的发展，人们注意到在某些生物、物理和社会现象与机会游戏之间有某种相似性，从而由机会游戏起源的概率论被应用到这些领域中；同时这也大大推动了概率论本身的发展。使概率论成为数学的一个分支的奠基人是瑞士数学家伯努利，他建立了概率论中第一个极限定理，即伯努利大数定律，阐明了事件的频率稳定于它的概率。

随后棣莫弗和拉普拉斯又导出了第 二个基本极限定理（中心极限定理）的原始形式。

拉普拉斯在系统总结前人工作的基础上写出了《分析的概率理论》，明确给出了概率的古典定义，并在概率论中引入了更有力的分析工具，将概率论推向一个新的发展阶段。

19世纪末，俄国数学家切比雪夫、马尔可夫、李亚普诺夫等人用分析方法建立了大数定律及中心极限定理的一般形式，科学地解释了为什么实际中遇到的许多随机变量近似服从正态分布。20世纪初受物理学的刺激，人们开始研究随机过程。这方面柯尔莫哥洛夫、维纳、马尔可夫、辛钦、莱维及费勒等人作了杰出的贡献。

参考资料来源：网络-概率论

❼ 概率论中pmf,pdf,df,.有什么区别与联系

pdf是probability density function就是概率密度函数
pmf是probability mass function就是分布函数
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
我遍查全书貌似没找到是什么意思。。。