分布函数英文解释翻译、分布函数的近义词、反义词、例句
英语翻译:
【计】 distribution function
【化】 distribution function
分词翻译:
分的英语翻译:
cent; dispart; distribute; divide; marking; minute
【计】 M
【医】 deci-; Div.; divi-divi
布的英语翻译:
cloth; fabric
【建】 cloth
函数的英语翻译:
function
【计】 F; FUNC; function
专业解析
在概率论与统计学中,分布函数(Distribution Function),又称累积分布函数(Cumulative Distribution Function, CDF),是描述随机变量取值概率分布特征的核心函数。其定义如下:
一、中文定义与汉字解析
- 分布:指随机变量所有可能取值及其对应概率的总体安排或布局。
- 函数:指一个数学关系,将输入值(随机变量的取值)映射到输出值(累积概率)。
- 核心定义:设 ( X ) 是一个随机变量,则其分布函数 ( F(x) ) 定义为:
$$
F(x) = P(X leq x)
$$
即 ( F(x) ) 表示随机变量 ( X ) 取值小于或等于实数 ( x ) 的概率。该函数完整刻画了 ( X ) 的统计规律性。
二、英文术语对应
- Distribution Function:直译为“分布函数”,是中文术语的直接对应。
- Cumulative Distribution Function (CDF):更精确和常用的英文术语,强调其“累积”特性——计算的是从最小值到点 ( x ) 的所有概率之和。这是国际学术界和工程实践中的标准称谓。
三、数学特性与意义
- 单调非减性:若 ( x_1 < x_2 ),则 ( F(x_1) leq F(x_2) )。
- 右连续性:( F(x) ) 在其定义域内是右连续的。
- 极限值:
$$
lim{x to -infty} F(x) = 0, quad lim{x to +infty} F(x) = 1
$$
- 概率计算:利用CDF可计算随机变量落在任意区间 ( (a, b] ) 的概率:
$$
P(a < X leq b) = F(b) - F(a)
$$
- 类型涵盖:CDF统一描述了离散型随机变量(取值可数)和连续型随机变量(取值充满区间)的概率分布。离散型的CDF是阶梯函数,连续型的CDF通常是连续函数。
权威参考来源:
- 《概率论与数理统计》(浙大版·第四版):中国高等教育经典教材,第50-53页对分布函数的定义、性质有系统阐述。来源:高等教育出版社。
- Springer MathWorld - “Cumulative Distribution Function”:国际权威数学百科全书条目,提供精确定义、性质及图示。来源:SpringerLink。
- NIST Engineering Statistics Handbook:美国国家标准与技术研究院手册,第1.3.6.2节明确定义CDF及其应用。来源:NIST Statistical Handbook。
- ISO 3534-1:2006 Statistics Vocabulary:国际标准术语,将CDF定义为标准术语(条款2.11)。来源:International Organization for Standardization。
网络扩展解释
分布函数是概率论与数理统计中的核心概念,主要用于描述随机变量的概率分布特性。以下是详细解释:
一、定义
分布函数(Cumulative Distribution Function, CDF)定义为:对于随机变量(X),其分布函数(F(x))表示(X)取值小于等于(x)的概率,即:
$$
F(x) = P(X leq x)
$$
二、核心性质
- 有界性:(0 leq F(x) leq 1)
- 单调不减性:若(x_1 < x_2),则(F(x_1) leq F(x_2))
- 右连续性:(lim_{h to 0^+} F(x+h) = F(x))
- 极限行为:
- (lim_{x to -infty} F(x) = 0)
- (lim_{x to +infty} F(x) = 1)
三、分类与特点
-
离散型分布函数
对应离散型随机变量(如抛骰子结果),表现为阶梯函数。例如二项分布的CDF是分段常数函数,在离散点处跳跃。
-
连续型分布函数
对应连续型随机变量(如身高测量值),是绝对连续函数,可导且导数对应概率密度函数(PDF)。例如正态分布的CDF:
$$
F(x) = frac{1}{sigma sqrt{2pi}} int_{-infty}^x e^{-frac{(t-mu)}{2sigma}} dt
$$
四、应用场景
- 概率计算:计算区间概率(P(a < X leq b) = F(b) - F(a))
- 统计推断:用于构建置信区间、假设检验
- 随机数生成:通过逆变换法将均匀分布转换为目标分布
五、与其他概念的关系
- 与PDF的关系:对连续型变量,PDF是CDF的导数,即(f(x) = frac{d}{dx}F(x))
- 与分位数的联系:分位数函数是CDF的反函数
例如,某考试成绩服从正态分布(N(75, 10)),若想计算及格率(P(X geq 60)),可通过(1 - F(60))实现,其中(F(60))可通过查标准正态分布表或软件计算。
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