pdf之間的差異(differences between pdf)和pmf公司(pmf)的區別

PDF與PMF...

PDF與PMF

這個題目相當複雜，因為它需要更多的理解，而不僅僅是有限的物理知識。在本文中，我們將區分概率密度函式PDF和概率質量函式PMF。這兩個術語都與物理或微積分，甚至高等數學有關；對於那些修讀數學相關課程的人或是數學相關課程的本科生來說，能夠正確地定義和區分這兩個術語，以便更好地理解。

隨機變數並不是完全可以理解的，但是，在某種意義上，當你談論使用公式來匯出最終解的PMF或PDF時，它是關於區分離散和連續隨機變數的。

術語概率質量函式，PMF，是關於離散環境中的函式如何與連續環境中的函式相關，即質量和密度。另一個定義是，對於PMF，它是一個函式，它將給出一個離散隨機變數的概率結果，該概率正好等於某個值。舉個例子，一枚硬幣10擲多少頭。

現在，讓我們來討論概率密度函式，PDF。它僅定義為連續隨機變數。更重要的是要知道給定的值是一系列可能的值，這些值給出了隨機變數落入該範圍的概率。比如說，加州18歲到25歲的**體重是多少。

以此為基礎，更容易瞭解何時使用PDF公式，何時應該使用PMF公式。

總結：

總之，當您需要得到的解在離散隨機變數的數量範圍內時，使用PMF。另一方面，當你需要得到一系列連續的隨機變數時，使用PDF。PMF使用離散的隨機變數。

PDF使用連續隨機變數。

研究表明，PDF是累積分佈函式CDF的導數。CDF用於確定連續隨機變數在某一範圍的任何可測量子集內出現的概率。舉個例子：

我們將計算得分在90到110之間的概率。P（90&lt；X&lt；110）=P（X&lt；110）–P（X&lt；90)= 0.84 -0.16= 0.68= 68%

簡而言之，區別更多的是與連續而不是離散隨機變數的聯絡。這兩個術語在本文中經常使用。所以最好包括這些術語的真正含義。

離散隨機變數=通常是計數。它只需要一個不同值的可數，如0、1、2、3、4、5、6、7、8、9等等。離散隨機變數的其他例子可能是：家庭中孩子的數量，觀看週五晚間日場演出的人數，除夕夜病人的數量。

可以這麼說，如果你談論一個離散隨機變數的概率分佈，它將是一個與可能值相關的概率列表。

連續隨機變數=是一個實際包含無限值的隨機變數。或者，這就是為什麼術語連續性被應用於隨機變數，因為它可以假設給定概率範圍內的所有可能值。連續隨機變數的例子可以是：

佛羅裡達州12月份的溫度。明尼蘇達州的降雨量。計算機處理某個程式所用的秒數。

希望，有了本文中包含的這些術語定義，閱讀本文的人不僅更容易理解概率密度函式和概率質量函式之間的區別。

發表於 2021-06-24 13:36
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分類：科技

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