概率函數英文解釋翻譯、概率函數的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 probability function
【經】 distribution function

分詞翻譯：

概的英語翻譯：

approximate; deportment; general

率的英語翻譯：

frank; hasty; lead; modulus; quotiety; rash; rate; ratio; usually
【醫】 rate
【經】 rater.

函數的英語翻譯：

function
【計】 F; FUNC; function

專業解析

概率函數（Probability Function）是概率論與統計學中的核心概念，用于描述隨機變量取特定值的可能性。從漢英詞典角度看，其英文對應術語包括Probability Mass Function (PMF)（離散型隨機變量）和Probability Density Function (PDF)（連續型隨機變量）。以下是詳細解釋：

一、核心定義

離散型隨機變量的概率函數（PMF）
設 (X) 為離散隨機變量，其概率質量函數 (p(x)) 定義為：

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

表示 (X) 取值 (x) 的概率，需滿足：
- 非負性：( p(x) geq 0 )
- 歸一性：( sum_{x} p(x) = 1 )
  來源：Casella & Berger, Statistical Inference, Cengage Learning.
連續型隨機變量的概率函數（PDF）
設 (X) 為連續隨機變量，其概率密度函數 (f(x)) 滿足：

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

且需滿足：
- 非負性：( f(x) geq 0 )
- 歸一性：( int_{-infty}^{infty} f(x)dx = 1 )
  來源：Ross, S.M., Introduction to Probability Models, Academic Press.

二、關鍵特征

描述隨機性：量化事件發生的可能性，取值範圍為 ([0, 1])（PMF）或非負實數（PDF）。
分布刻畫：完全确定隨機變量的統計規律（如期望、方差）。
與累積分布函數（CDF）的關系：
- 離散型：( F(x) = sum_{k leq x} p(k) )
- 連續型：( F(x) = int_{-infty}^{x} f(t)dt )
  來源：Wasserman, L., All of Statistics, Springer.

三、典型應用場景

概率計算
- 離散型：投擲骰子時 ( P(X=3) = frac{1}{6} )（均勻分布PMF）。
- 連續型：正态分布 ( X sim N(mu, sigma) ) 的PDF為：
  $$ f(x) = frac{1}{sigmasqrt{2pi}} e^{-frac{(x-mu)}{2sigma}} $$
  
  來源：Hogg et al., Introduction to Mathematical Statistics, Pearson.
統計建模
- 機器學習中用于構建生成模型（如樸素貝葉斯分類器）。
- 金融工程中量化風險（如股價波動的概率密度估計）。
  來源：Murphy, K.P., Machine Learning: A Probabilistic Perspective, MIT Press.

四、常見誤區辨析

PMF vs. PDF：
PMF直接給出概率值，而PDF需通過積分求概率（PDF在某點的值非概率，僅反映密度）。

非概率場景：
PDF在單點的值可大于1（如均勻分布 ( U(0, 0.5) ) 的 ( f(x)=2 )），但積分後概率不超過1。

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

參考文獻（權威來源）

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.

網絡擴展解釋

概率函數是概率論與統計學中用于描述隨機變量取值規律的核心工具，根據隨機變量類型的不同，其具體定義和形式有所差異：

1. 離散型隨機變量的概率函數（概率質量函數，PMF）

定義：對離散隨機變量$X$，概率函數$P(X=x)$表示$X$取特定值$x$的概率。例如擲骰子時，$P(X=3)=1/6$。
性質：
- 非負性：$P(X=x_i) geq 0$
- 歸一性：$sum_{i} P(X=x_i) = 1$
典型應用：二項分布、泊松分布等離散分布均通過PMF定義。

2. 連續型隨機變量的概率函數（概率密度函數，PDF）

定義：對連續隨機變量$X$，概率密度函數$f(x)$滿足$int_{a}^{b} f(x)dx = P(a leq X leq b)$。注意$f(x)$本身不是概率值，隻有積分結果才表示概率。
性質：
- 非負性：$f(x) geq 0$
- 歸一性：$int_{-infty}^{infty} f(x)dx = 1$
典型應用：正态分布$f(x)=frac{1}{sigmasqrt{2pi}}e^{-frac{(x-mu)}{2sigma}}$是其經典示例。

3. 與累積分布函數（CDF）的關系 CDF定義為$F(x) = P(X leq x)$，對離散變量是概率累積和，對連續變量是PDF的積分：$F(x) = int_{-infty}^{x} f(t)dt$。

應用領域：概率函數在風險評估（保險精算）、信號處理（噪聲建模）、機器學習（貝葉斯分類）等領域均有廣泛應用，是量化不确定性的數學基礎工具。