概率質量函數英文解釋翻譯、概率質量函數的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 probability mass function

分詞翻譯：

概率的英語翻譯：

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

質量的英語翻譯：

mass; quality
【計】 Q
【化】 mass
【醫】 mass; quality
【經】 quality

函數的英語翻譯：

function
【計】 F; FUNC; function

專業解析

概率質量函數（Probability Mass Function, PMF）是概率論中描述離散型隨機變量概率分布的核心工具，其英文直譯為“概率質量函數”。該函數為每個可能的離散取值賦予明确的概率值，數學定義為：

$$P(X = x)$$

其中，$X$為離散隨機變量，$x$為$X$的可能取值。

關鍵特性

非負性：對所有$x$，滿足$P(X = x) geq 0$；
歸一性：所有可能取值的概率之和為1，即$sum_{x} P(X = x) = 1$。

與相關概念的區别

概率密度函數（PDF）：用于連續型隨機變量，通過積分計算區間概率，而PMF直接輸出單點概率。
累積分布函數（CDF）：CDF描述$X leq x$的累積概率，而PMF僅針對特定$x$的概率。

實際應用示例

例如，投擲公平六面骰子的PMF為$P(X=k)=frac{1}{6}$（$k=1,2,dots,6$），每個結果的概率均等。

權威定義可參考斯坦福大學《概率導論》教材及MIT開放課程的概率論模塊。

網絡擴展解釋

概率質量函數（Probability Mass Function，PMF）是描述離散型隨機變量概率分布的核心工具。以下是詳細解釋：

1. 定義

概率質量函數為離散隨機變量每個可能取值賦予對應的概率值。
數學表達式為：
$$ P(X = x) = p(x) $$
其中：

( X ) 是離散隨機變量（如擲骰子的點數、抛硬币的結果）；
( x ) 是 ( X ) 的某一具體取值；
( p(x) ) 表示 ( X ) 取值為 ( x ) 的概率。

2. 核心性質

非負性：對所有可能的 ( x )，有 ( p(x) geq 0 )；
歸一性：所有可能取值的概率之和為1，即
$$ sum_{x in S} p(x) = 1 $$
其中 ( S ) 是隨機變量的取值集合。

3. 與連續型概率函數的區别

離散型：用PMF直接表示單點概率（如骰子點數為3的概率是1/6）。
連續型：用概率密度函數（PDF）描述概率分布，單點概率為0，需通過積分計算區間概率。

4. 常見分布的PMF示例

伯努利分布（二分類問題）：
$$ P(X=k) = begin{cases} p & text{若 } k=1 text{（成功）} 1-p & text{若 } k=0 text{（失敗）} end{cases} $$
泊松分布（事件發生次數的概率）：
$$ P(X=k) = frac{lambda^k e^{-lambda}}{k!} quad (k=0,1,2,dots) $$

5. 應用場景

統計建模：如預測客戶購買次數、設備故障次數等離散事件。
信息論：計算信息熵時需基于PMF确定事件概率。

如果需要具體分布的公式或更深入的應用分析，可以進一步提問！