分佈密度函式與概率密度函式有什麼區別

2021-03-19 18:19:32 字數 4637 閱讀 6415

1樓:匿名使用者

兩者是一回事兒,不同的叫法。

一般教材的說法是「概率密度函式」,口頭的叫法有人也稱之為「

分佈密度函式」,建議採用概率密度函式的說法。

概率密度和分佈函式什麼區別呢?

2樓:

概率密度和分佈函式的區別是概念不同、描述物件不同、求解方式不同。

1、概念不同:概率指事件隨機發生的機率,對於均勻分佈函式,概率密度等於一段區間(事件的取值範圍)的概率除以該段區間的長度,它的值是非負的,可以很大也可以很小;分佈函式是概率統計中重要的函式,正是通過它,可用數學分析的方法來研究隨機變數。分佈函式是隨機變數最重要的概率特徵,分佈函式可以完整地描述隨機變數的統計規律,並且決定隨機變數的一切其他概率特徵。

2、描述物件不同:概率密度只是針對連續性變數而言,而分佈函式是對所有隨機變數取值的概率的討論,包括連續性和離散型。

3、求解方式不同:已知連續型隨機變數的密度函式,可以通過討論及定積分的計算求出其分佈函式;當已知連續型隨機變數的分佈函式時,對其求導就可得到密度函式。對離散型隨機變數而言,如果知道其概率分佈(分佈列),也可求出其分佈函式;當然,當知道其分佈函式時也可求出概率分佈。

3樓:eunice楊

一、從數學上看,分佈函式f(x)=p(x變數x的值小於x的概率。這個意義很容易理解。

概率密度f(x)是f(x)在x處的關於x的一階導數,即變化率。如果在某一x附近取非常小的一個鄰域δx,那麼,隨機變數x落在(x, x+δx)內的概率約為f(x)δx,即p(x

換句話說,概率密度f(x)是x落在x處「單位寬度」內的概率。「密度」一詞可以由此理解。

二、一元函式下.

概率分佈函式是概率密度函式的變上限積分,就是原函式.

概率密度函式是概率分佈函式的一階導函式.

多元函式下.

聯合分佈函式是聯合密度函式的重積分.

聯合密度函式是聯合分佈函式關於每個變數的偏導.

三、概率密度只是針對連續性變數而言,而分佈函式是對所有隨機變數取值的概率的討論,包括連續性和離散型;

已知連續型隨機變數的密度函式,可以通過討論及定積分的計算求出其分佈函式;當已知連續型隨機變數的分佈函式時,對其求導就可得到密度函式。

對離散型隨機變數而言,如果知道其概率分佈(分佈列),也可求出其分佈函式;當然,當知道其分佈函式時也可求出概率分佈。

4樓:匿名使用者

設:概率分佈函式為:f(x)

概率密度函式為:f(x)

二者的關係為:

f(x) = df(x)/dx

即:密度函式f 為分佈函式 f 的一階導數。或者分佈函式為密度函式的積分。

5樓:匿名使用者

如果x離散型隨機變數,定義概率質量函式為fx(x),pmf其實就是高中所學的離散型隨機變數的分佈律,即fx(x)=pr(x=x)

比如對於擲一枚均勻硬幣,如果正面令x=1,如果反面令x=0,那麼它的pmf就是

fx(x)=0 if x?

概率密度和概率密度函式有什麼區別

6樓:zhuyuan棣猛

概率密度的數學定義

對於隨機變數x,若存在一個非負可積函式p(x)(﹣∞ < x < ﹢∞),使得對於任意實數a, b(a < b),都有(公式如右圖) ,則稱p(x)為x的概率密度.

連續型隨機變數往往通過其概率密度函式進行直觀地描述,連續型隨機變數的概率密度函式f(x)具有如下性質:

這裡指的是一維連續隨機變數,多維連續變數也類似.

隨機資料的概率密度函式:表示瞬時幅值落在某指定範圍內的概率,因此是幅值的函式.它隨所取範圍的幅值而變化.

密度函式f(x) 具有下列性質:

(1)f(x)≧0;

(2) ∫f(x)d(x)=1;

(3) p(a

7樓:小兵闖天涯

概率指事件隨機發生的機率,概率密度的概念也大致如此,指事件發生的概率分佈。

在數學中,連續型隨機變數的概率密度函式(在不至於混淆時可以簡稱為密度函式)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式。probability density function,簡稱pdf。

概率密度函式加起來就是概率函式(離散變數),或者積分(連續變數)。

8樓:菜

這兩個名詞代表一個意思

概率密度函式,也稱概率密度,簡稱密度

9樓:金牛山花

概率密度函式加起來就是概率函式(離散變數)

,或者積分(連續變數)。

參考資料

概率密度函式和分佈函式之間的區別

10樓:匿名使用者

分佈函式就是

概率密度函式積分得到的

其值域就在0到1之間

而且是單調不會減小的

而密度函式不單調

各個點之間可能增大或減小

概率密度與分佈函式的關係!

11樓:小月霞子

概率密度只是針對連續性變數而言,而分佈函式是對所有隨機變數取值的概率的討論,包括連續性和離散型;

已知連續型隨機變數的密度函式,可以通過討論及定積分的計算求出其分佈函式;當已知連續型隨機變數的分佈函式時,對其求導就可得到密度函式。

對離散型隨機變數而言,如果知道其概率分佈(分佈列),也可求出其分佈函式;當然,當知道其分佈函式時也可求出概率分佈。

概率函式和概率密度和分佈函式有什麼關係?

12樓:匿名使用者

設:概率分佈函式為:f(x)

概率密度函式為:f(x)

二者的關係為:

f(x) = df(x)/dx

即:密度函式f 為分佈函式 f 的一階導數。或者分佈函式為密度函式的積分。

13樓:竇豐熙續寄

概率密度只是針對連續性變數而言,而分佈函式是對所有隨機變數取值的概率的討論,包括連續性和離散型;

已知連續型隨機變數的密度函式,可以通過討論及定積分的計算求出其分佈函式;當已知連續型隨機變數的分佈函式時,對其求導就可得到密度函式。

對離散型隨機變數而言,如果知道其概率分佈(分佈列),也可求出其分佈函式;當然,當知道其分佈函式時也可求出概率分佈。

分佈函式和概率密度函式的區別

14樓:流水蒙塵

分佈函式呢,就是說是概率的函式,簡單來講就是f(x),x每取一個值,f對應的結果是一個概率

密度函式呢,就是說它是概率的密度,反應的是概率的變化速度,它是分佈函式的導數,你也可以理解為它對應的從負無窮到x的積分為f(x)

請問下,概率密度,分佈函式,分佈律有什麼區別?

15樓:禾鳥

(1)定義不同:

1,概率指事件隨機發生的機率,對於均勻分佈函式,概率密度等於一段區間(事件的取值範圍)的概率除以該段區間的長度,它的值是非負的,可以很大也可以很小。

2,分佈函式是隨機變數最重要的概率特徵,分佈函式可以完整地描述隨機變數的統計規律,並且決定隨機變數的一切其他概率特徵。

(2)表示含義不同:

1,單純的講概率密度沒有實際的意義,它必須有確定的有界區間為前提。可以把概率密度看成是縱座標,區間看成是橫座標,概率密度對區間的積分就是面積,而這個面積就是事件在這個區間發生的概率,所有面積的和為1。

2,設x是一個隨機變數,x是任意實數,函式 f(x)=p 物質的雙體分佈函式示意圖稱為x的分佈函式。

3,分佈律就是具體分佈在某範圍內的概率。

(3)求值方法不同:

1,概率密度:把概率密度看成是縱座標,區間看成是橫座標,概率密度對區間的積分就是面積,也就是說,求概率密度就是求概率密度所對應的面積就行了。

2,分佈函式:直接利用公式計算即可,例如函式 f(x)=p ,將x的值代入題中所給定的公式直接可以計算出結果。

擴充套件資料

(1)概率密度性質

1,非負性

2,規範性

這兩條基本性質可以用來判斷一個函式是否為某一連續型隨機變數的概率密度函式。

(2)概率密度函式

對於隨機變數x的分佈函式f(x),如果存在非負可積函式f(x),使得對任意實數x,有

則x為連續型隨機變數,稱f(x)為x的概率密度函式,簡稱為概率密度。

16樓:mm郭達華

密度是一個數值,分佈律是規律,函式是規律的表達

17樓:匿名使用者

當試驗次數無限增加,直方圖趨近於光滑曲線,曲線下包圍的面積表示概率。該曲線稱為概率密度函式。

設x是一個隨機變數,x是任意實數,函式 f(x)=p 物質的雙體分佈函式示意圖稱為x的分佈函式。

分佈律就是具體分佈在某範圍內的概率

18樓:忠於谷歌

分佈函式有離散型和連續性,簡單來說,連續型分佈函式的分佈律和離散型分佈函式的概率密度相同

概率密度分佈律分佈函式概率密度函式概率之間有什麼聯絡和區別呢,那位大俠能否用通俗的話,幫忙概括

如果一個變數 對應一個概率,那麼分佈律就是列出所有變數的相應概率。分佈函式回是變數小於某個值的概率之答和。概率密度是針對連續型隨機變數而言,對它積分就可以得到某一變數範圍的概率之和,那麼也就可以通過積分得到分佈函式,所以對分佈函式求導就得到概率密度。請問 概率密度,分佈律,分佈函式,概率之間有什麼區...

正態分佈概率密度函式求其概率分佈函式

是的,等於根號下2派。二重積分換元極座標積分。如何用matlab畫出正態分佈的累計概率分佈函式?求高斯隨機訊號的概率分佈函式 程式 clear x 4 0.01 4 miu 0 sigma 1 y1 normpdf x,miu,sigma y2 normcdf x,miu,sigma 前者是密度,後...

二項分佈的概率密度函式是什麼,概率密度函式與分佈函式有什麼區別和聯絡?

具體回答如圖 分佈函式f x 完全決定了事件 a x b 的概率,或者說分佈函式f x 完整地描述了隨機變數x的統計特性。常見的離散型隨機變數分佈模型有 0 1分佈 二項式分佈 泊松分佈等 連續型隨機變數分佈模型有均勻分佈 正態分佈 瑞利分佈等。離散型隨機變數不會有概率密度 那叫分佈律 概率密度函式...