CDF와 PDF의 차이점은 무엇입니까?


대답 1:

이것은 통계 분야에 게시되어 있기 때문에 (pdf 및 cdf에는 다른 의미도 있습니다) :

1) pdf (확률 밀도 함수) 이것은 기본적으로 X라고하는 연속 랜덤 변수에 대한 확률 법칙입니다 (이산의 경우 확률 질량 함수입니다).

확률 법칙은 랜덤 변수가 x, 즉 P (X = x)와 같은 특정 값을 취할 확률을 정의합니다. 그러나이 정의는 주어진 점에서의 확률이 0이므로 연속 랜덤 변수에는 유효하지 않습니다. 이에 대한 대안은 다음과 같습니다. pdf = P (xe

2) CDF (누적 분포 함수)

누적이라는 이름에서 알 수 있듯이 이것은 단순히 랜덤 변수의 특정 값까지의 확률입니다 (예 : x). 일반적으로 X 공간에서 x의 모든 값에 대해 F, F = P (X <= x)로 표시됩니다. 불연속 및 연속 랜덤 변수 모두에 대해 정의됩니다.

자세한 설명은 기본 통계에 관한 책을 참조하십시오.


대답 2:

PDF → 확률 밀도 함수

CDF → 누적 밀도 함수

확률은 한 지점에서 확률을 봅니다.

누적은 그 아래에있는 총 확률입니다.

아래 다이어그램에서 볼 수 있듯이 누적 확률은 단지 하나의 확률이 아니라 많은 확률의 합이기 때문에 정당한 확률보다 훨씬 큽니다.


대답 3:

PDF → 확률 밀도 함수

CDF → 누적 밀도 함수

확률은 한 지점에서 확률을 봅니다.

a<c<ba

아래 다이어그램에서 볼 수 있듯이 누적 확률은 단지 하나의 확률이 아니라 많은 확률의 합이기 때문에 정당한 확률보다 훨씬 큽니다.