Quina diferència hi ha entre un CDF i un PDF?


Resposta 1:

Com que això està publicat a la disciplina Estadístiques (pdf i cdf també tenen altres significats):

1) pdf (funció de densitat de probabilitats) Es tracta bàsicament d’una llei de probabilitat per a una variable aleatòria continua dir X (per discreta, és la funció de massa de probabilitat).

La llei de probabilitats defineix les possibilitats que la variable aleatòria prengui un valor determinat digui x, és a dir, P (X = x). Tanmateix, aquesta definició no és vàlida per a variables aleatòries contínues perquè la probabilitat en un punt determinat és zero. Una alternativa a això és: pdf = P (xe

2) CDF (Funció de distribució acumulada)

Com el nom acumulatiu indica, aquesta és simplement la probabilitat de tenir un valor particular de la variable aleatòria, per exemple x. Generalment es denota per F, F = P (X <= x) per a qualsevol valor de x a l'espai X. Està definit per a variables aleatòries discretes i continuades.

Per a descripcions detallades, consulteu qualsevol llibre sobre estadístiques fonamentals.


Resposta 2:

PDF → Funció de densitat de probabilitats

CDF → Funció de densitat acumulativa

La probabilitat mira la probabilitat en un moment.

La acumulació és la probabilitat total de qualsevol cosa inferior.

Com es pot veure al diagrama següent, la acumulació és molt més gran que la simple probabilitat perquè és la suma de moltes, i no només d’una probabilitat.


Resposta 3:

PDF → Funció de densitat de probabilitats

CDF → Funció de densitat acumulativa

La probabilitat mira la probabilitat en un moment.

a<c<ba

Com es pot veure al diagrama següent, la acumulació és molt més gran que la simple probabilitat perquè és la suma de moltes, i no només d’una probabilitat.