title: 【概率论】3-3:累积分布函数(Cumulative Distribution Function)

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  • Cumulative Distribution Function
  • 概率累计函数
  • Quantial
  • 分位数

    toc: true

    date: 2018-02-06 10:09:15



Abstract: 本文介绍描述随机变量分布的另一种工具,累积分布函数,CDF

Keywords: Cumulative Distribution Function,Quantial

开篇废话

有一位时事评论人士曾经说过里根总统是一位非常耿直的总统,这位伟大的总统有一个很简单的评判人的观点,他认为一个人以前的做法和以后的做法将会非常相似,比如你是曾经是一个罪犯,那么你以后很有可能还会犯罪。佛说放下屠刀立地成佛,文人说浪子回头金不换,但是能达到这种境界的“坏人”不多,更多情况的是民间谚语:“狗改不了吃屎”。

Definition and Basic Properties

当我们从试验和事件通过随机变量数学化以后,所有数学性质都是围绕随机变量展开的,其中比较关键的就是随机变量到概率的映射,离散分布(离散随机变量)和连续分布(连续随机变量)我们前两篇已经讨论过了,而且描述这两种形式的随机变量的方法也不同,离散分布通过概率函数从随机变量得到概率,连续分布通过概率密度函数结合积分来得到概率,并且概率函数和概率密度函数都有一些自己的性质,可以帮助我们分析问题。我们这节的目的是找出一个可以同时用于离散分布和连续分布的工具,来指示随机变量和概率间的关系。

Definition (Cumulative) Distribution Function :The distribution function or cumulative distribution function(abbreviated c.d.f) FFF of a random variable XXX is the function:

F(x)=Pr(X≤x)for−∞<x<+∞
F(x)=Pr(X\leq x)\quad \text{for} \quad -\infty<x<+\infty
F(x)=Pr(X≤x)for−∞<x<+∞

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