확률 밀도 함수

에 의해 마르코 타보가 섬,박사

배포의 지속적인 랜덤변수는 특징을 통해 그것의 확률 밀도 함수(pdf). 확률는 지속적인 무작위 변수에 값을 주 간격 동등하여 일체형 확률 밀도 함수는 간격에 동등하는 지역의 지역에서 xy 평면에 묶여 x-axis pdf 와 수직선에 해당하는 경계의 간격입니다.,

예를 들어,아래 그림에 블루 라인 pdf 의 정상적인 랜덤변수와의 영역에 빨간색 지역은 확률과 같다는 변수 값으로 구성된 사이 -2 및 2.

정의

다음이 공식적인 정의합니다.

설정된 값의는이라고 지원.,을 통합하는 확률 밀도 함수는 간격:

확률 밀도가 아닌 확률

을 이해하는 것이 중요한 근본적인 차이를 확률 밀도 함수를 특징 짓는 배포를 지속적인 확률 변수 및 확률이 대량 기능,특징 분포의 개별 랜덤변수(기억하십시오: 랜덤변수가 개별한 경우의 수를 값을 취할 수있는 셀 수있는 동안 수 있는 값의 지속적인 무작위 변수에 걸릴 수 있습니다 수)., 확률이 대량의 기능을 불연속 변수를기능이을 제공하는 당신을 위해,실제 번호,확률것 같. 반대로,경우에는연속변수,확률 밀도 함수에서 평가된 지점을지 않는 확률것 같., 사실이 확률이 동일한 제한기 때문에여기서은 어떤 기본(또는 부정적분)의.

후자의 결과에 당혹 스럽다면 제로 확률 사건에 관한 강의를 읽는 것이 좋습니다.

지만 그것은 확률의 값 pdf 주어진 시점에서주어질 수 있는 간단한 해석:여기서은 작은 복잡성을 증가시킵니다.,

위에서 대략적인 평등,우리는 확률것 같또는 값에 속하는 작은 간격 근처에는. 특히 간격를 고려합니다., 확률은 우리가 고려하고있는 작은 간격의 길이에 비례합니다. 일정한 비례은 확률 밀도 함수의에서 평가. 따라서,높 pdf은 주어진 시점에서높이는 확률것이 값을까.,

관련된 개념

관련된 개념은 사람들의:

• 공동 확률 밀도 함수를 특징 짓는 배포를 지속적인 임의의 벡터;

• 한계 확률 밀도 함수를 특징 짓는 유통의 항목의 하위 집합의 임의의 벡터;

• 조건부 확률 밀도 함수 pdf 여 얻어컨의 실현에 다른 임의의 변수입니다.,

더 많은 정보

확률 밀도 함수를 자세히 논의에 이라는 제목의 강의는 임의 변수입니다.

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인용하는 방법

주시기 바랍으로 꼽:

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