英語翻譯：

【化】 frequency function; probability density function

分詞翻譯：

概率的英語翻譯：

probability
【化】 probability
【醫】 probability
【經】 probability

密度函數的英語翻譯：

【計】 density function
【化】 density function; frequency function
【經】 density function

專業解析

概率密度函數（Probability Density Function，簡稱PDF）是概率論與統計學中的核心概念，用于描述連續型隨機變量在不同取值處的概率分布強度。其定義為：若隨機變量(X)的累積分布函數（CDF）(F(x))可導，則其概率密度函數滿足

$$

f(x) = frac{d}{dx}F(x),

$$

且滿足非負性（(f(x) geq 0)）和全域積分為1（(int_{-infty}^{infty} f(x)dx = 1)）。

核心性質與應用

1. 概率解釋：對任意區間([a, b])，(X)落在此區間的概率為(int_{a}^{b} f(x)dx)，即概率密度函數在區間上的積分值。
2. 常見分布：例如正态分布的PDF為

   $$

   f(x) = frac{1}{sigmasqrt{2pi}} e^{-frac{(x-mu)}{2sigma}},

   $$

   其中(mu)為均值，(sigma)為标準差。

3. 物理意義：在信號處理中，PDF用于分析噪聲幅度的分布特性；在金融工程中，可建模資産價格波動的概率。

與累積分布函數（CDF）的區别

CDF描述隨機變量小于等于某值的概率，而PDF通過微分CDF得到，反映概率的“密度”而非直接概率值。例如，CDF在(x)處的值為(P(X leq x))，而PDF的峰值對應概率密度最高的區域。

權威參考資料：

• 數學定義參考《概率論與數理統計》（高等教育出版社）
• 應用案例解析詳見MIT開放課程《概率系統分析》

網絡擴展解釋

概率密度函數（Probability Density Function，簡稱PDF）是描述連續型隨機變量概率分布的核心工具。以下是詳細解釋：

1. 基本定義 概率密度函數是一個非負可積函數$f(x)$，滿足： $$ int_{-infty}^{+infty} f(x)dx = 1 $$ 其核心作用是描述隨機變量在某個取值點附近的概率密集程度。

2. 核心特性

• 非負性：$f(x) geq 0$ 對所有$x$成立
• 歸一性：曲線下總面積等于1
• 概率計算：$P(a leq X leq b) = int_{a}^{b} f(x)dx$

3. 與概率的關系 注意概率密度函數值本身不是概率，隻有對區間積分後才得到概率。例如身高在170-175cm的概率需要積分計算，而單點（如身高=170cm）的概率為0。

4. 典型應用場景

• 描述正态分布（鐘形曲線）
• 刻畫均勻分布（矩形區域）
• 分析指數分布（衰減曲線）

5. 與累積分布函數（CDF）的關系 CDF是PDF的積分：$F(x) = P(X leq x) = int_{-infty}^{x} f(t)dt$，而PDF是CDF的導數：$f(x) = frac{d}{dx}F(x)$。

例如正态分布的PDF為： $$ f(x) = frac{1}{sigmasqrt{2pi}} e^{-frac{(x-mu)}{2sigma}} $$ 其中$mu$為均值，$sigma$為标準差。

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