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分布函数的公式是
F(x)=P(X<= x)
这个的话实际问题实际分析的,一般都是求均匀分布的分布函数,比如某一随机变量在0到2π的概率均匀分布,那么它的分布函数就是F(X)=X/2π.
而概率密度函数就是对分布函数的求导 。分布函数(英文CumulativeDistributionFunction,简称CDF),是概率统计中重要的函数,正是通过它,可用数学分析的方法来研究随机变量。分布函数是随机变量最重要的概率特征,分布函数可以完整地描述随机变量的统计规律,并且决定随机变量的一切其他概率特征。求分布函数公式:F(x)=P(X≤x)。分布函数(英文CumulativeDistributionFunction,简称CDF),是概率统计中重要的函数,正是通过它,可用数学分析的方法来研究随机变量。
函数(function)的定义通常分为传统定义和近代定义,函数的两个定义本质是相同的,只是叙述概念的出发点不同,传统定义是从运动变化的观点出发,而近代定义是从集合、映射的观点出发。函数的近代定义是给定一个数集A,假设其中的元素为x,对A中的元素x施加对应法则f,记作f(x),得到另一数集B,假设B中的元素为y,则y与x之间的等量关系可以用y=f(x)表示,函数概念含有三个要素:定义域A、值域B和对应法则f。
F(x)=P(X<= x)
这个的话实际问题实际分析的,一般都是求均匀分布的分布函数,比如某一随机变量在0到2π的概率均匀分布,那么它的分布函数就是F(X)=X/2π.
而概率密度函数就是对分布函数的求导 。分布函数(英文CumulativeDistributionFunction,简称CDF),是概率统计中重要的函数,正是通过它,可用数学分析的方法来研究随机变量。分布函数是随机变量最重要的概率特征,分布函数可以完整地描述随机变量的统计规律,并且决定随机变量的一切其他概率特征。求分布函数公式:F(x)=P(X≤x)。分布函数(英文CumulativeDistributionFunction,简称CDF),是概率统计中重要的函数,正是通过它,可用数学分析的方法来研究随机变量。
函数(function)的定义通常分为传统定义和近代定义,函数的两个定义本质是相同的,只是叙述概念的出发点不同,传统定义是从运动变化的观点出发,而近代定义是从集合、映射的观点出发。函数的近代定义是给定一个数集A,假设其中的元素为x,对A中的元素x施加对应法则f,记作f(x),得到另一数集B,假设B中的元素为y,则y与x之间的等量关系可以用y=f(x)表示,函数概念含有三个要素:定义域A、值域B和对应法则f。
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答:分布函数(英文CumulativeDistributionFunction,简称CDF),是概率统计中重要的函数,正是通过它,可用数学分析的方法来研究随机变量。分布函数是随机变量最重要的概率特征,分布函数可以完整地描述随机变量的统计规律,并且决定随机变量的一切其他概率特征。求分布函数公式:F(x)=P(X≤x)。分布函数(英文CumulativeDistributionFunction,简称CDF),是概率统计中重要的函数,正是通过它,可用数学分析的方法来研究随机变量。
函数(function)的定义通常分为传统定义和近代定义,函数的两个定义本质是相同的,只是叙述概念的出发点不同,传统定义是从运动变化的观点出发,而近代定义是从集合、映射的观点出发。函数的近代定义是给定一个数集A,假设其中的元素为x,对A中的元素x施加对应法则f,记作f(x),得到另一数集B,假设B中的元素为y,则y与x之间的等量关系可以用y=f(x)表示,函数概念含有三个要素:定义域A、值域B和对应法则f。
函数(function)的定义通常分为传统定义和近代定义,函数的两个定义本质是相同的,只是叙述概念的出发点不同,传统定义是从运动变化的观点出发,而近代定义是从集合、映射的观点出发。函数的近代定义是给定一个数集A,假设其中的元素为x,对A中的元素x施加对应法则f,记作f(x),得到另一数集B,假设B中的元素为y,则y与x之间的等量关系可以用y=f(x)表示,函数概念含有三个要素:定义域A、值域B和对应法则f。
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