概率函数英文解释翻译、概率函数的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 probability function
【经】 distribution function

分词翻译：

概的英语翻译：

approximate; deportment; general

率的英语翻译：

frank; hasty; lead; modulus; quotiety; rash; rate; ratio; usually
【医】 rate
【经】 rater.

函数的英语翻译：

function
【计】 F; FUNC; function

专业解析

概率函数（Probability Function）是概率论与统计学中的核心概念，用于描述随机变量取特定值的可能性。从汉英词典角度看，其英文对应术语包括Probability Mass Function (PMF)（离散型随机变量）和Probability Density Function (PDF)（连续型随机变量）。以下是详细解释：

一、核心定义

离散型随机变量的概率函数（PMF）
设 (X) 为离散随机变量，其概率质量函数 (p(x)) 定义为：

$$ p(x) = P(X = x) $$

表示 (X) 取值 (x) 的概率，需满足：
- 非负性：( p(x) geq 0 )
- 归一性：( sum_{x} p(x) = 1 )
  来源：Casella & Berger, Statistical Inference, Cengage Learning.
连续型随机变量的概率函数（PDF）
设 (X) 为连续随机变量，其概率密度函数 (f(x)) 满足：

$$ P(a leq X leq b) = int_{a}^{b} f(x)dx $$

且需满足：
- 非负性：( f(x) geq 0 )
- 归一性：( int_{-infty}^{infty} f(x)dx = 1 )
  来源：Ross, S.M., Introduction to Probability Models, Academic Press.

二、关键特征

描述随机性：量化事件发生的可能性，取值范围为 ([0, 1])（PMF）或非负实数（PDF）。
分布刻画：完全确定随机变量的统计规律（如期望、方差）。
与累积分布函数（CDF）的关系：
- 离散型：( F(x) = sum_{k leq x} p(k) )
- 连续型：( F(x) = int_{-infty}^{x} f(t)dt )
  来源：Wasserman, L., All of Statistics, Springer.

三、典型应用场景

概率计算
- 离散型：投掷骰子时 ( P(X=3) = frac{1}{6} )（均匀分布PMF）。
- 连续型：正态分布 ( X sim N(mu, sigma) ) 的PDF为：
  $$ f(x) = frac{1}{sigmasqrt{2pi}} e^{-frac{(x-mu)}{2sigma}} $$
  
  来源：Hogg et al., Introduction to Mathematical Statistics, Pearson.
统计建模
- 机器学习中用于构建生成模型（如朴素贝叶斯分类器）。
- 金融工程中量化风险（如股价波动的概率密度估计）。
  来源：Murphy, K.P., Machine Learning: A Probabilistic Perspective, MIT Press.

四、常见误区辨析

PMF vs. PDF：
PMF直接给出概率值，而PDF需通过积分求概率（PDF在某点的值非概率，仅反映密度）。

非概率场景：
PDF在单点的值可大于1（如均匀分布 ( U(0, 0.5) ) 的 ( f(x)=2 )），但积分后概率不超过1。

来源：Durrett, R., Probability: Theory and Examples, Cambridge University Press.

参考文献（权威来源）

Casella, G., & Berger, R.L. (2001). Statistical Inference (2nd ed.). Cengage Learning.
Ross, S.M. (2014). Introduction to Probability Models (11th ed.). Academic Press.
Wasserman, L. (2004). All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference. Springer.
Hogg, R.V., McKean, J.W., & Craig, A.T. (2019). Introduction to Mathematical Statistics (8th ed.). Pearson.
Durrett, R. (2019). Probability: Theory and Examples (5th ed.). Cambridge University Press.

网络扩展解释

概率函数是概率论与统计学中用于描述随机变量取值规律的核心工具，根据随机变量类型的不同，其具体定义和形式有所差异：

1. 离散型随机变量的概率函数（概率质量函数，PMF）

定义：对离散随机变量$X$，概率函数$P(X=x)$表示$X$取特定值$x$的概率。例如掷骰子时，$P(X=3)=1/6$。
性质：
- 非负性：$P(X=x_i) geq 0$
- 归一性：$sum_{i} P(X=x_i) = 1$
典型应用：二项分布、泊松分布等离散分布均通过PMF定义。

2. 连续型随机变量的概率函数（概率密度函数，PDF）

定义：对连续随机变量$X$，概率密度函数$f(x)$满足$int_{a}^{b} f(x)dx = P(a leq X leq b)$。注意$f(x)$本身不是概率值，只有积分结果才表示概率。
性质：
- 非负性：$f(x) geq 0$
- 归一性：$int_{-infty}^{infty} f(x)dx = 1$
典型应用：正态分布$f(x)=frac{1}{sigmasqrt{2pi}}e^{-frac{(x-mu)}{2sigma}}$是其经典示例。

3. 与累积分布函数（CDF）的关系 CDF定义为$F(x) = P(X leq x)$，对离散变量是概率累积和，对连续变量是PDF的积分：$F(x) = int_{-infty}^{x} f(t)dt$。

应用领域：概率函数在风险评估（保险精算）、信号处理（噪声建模）、机器学习（贝叶斯分类）等领域均有广泛应用，是量化不确定性的数学基础工具。