CDF can be used by PDF [hàm phân phối xác thực]. Mỗi điểm của biến ngẫu nhiên sẽ đóng góp tích lũy để tạo thành CDF
Ví dụ.
Một bộ kết hợp chứa 2 quả bóng có thể có màu đỏ hoặc màu xanh có thể nằm trong tập hợp sau
{Rr, rb, br, bb}
T -> Không có bóng đỏ
P[x = t] -> t = 0. 1/4 [bb]
. 2/4 [RB, BR]
. 1/4 [RR]
CDF
f[x] = p[x
x = 0. p [0]
x = 1. p[1] + p[0]
- x = 2. p[2] + p[1] + p[0] -> 1
- Cách tiếp cận
- Enter module -mô-đun
- Khai báo số điểm dữ liệu
- Khởi tạo các giá trị ngẫu nhiên
- Biểu đồ biểu thị bằng cách sử dụng dữ liệu trên
- Get data icon
- Find PDF by data icon
Thí dụ
Python3
Tính năng CDF
Lô đất CDF
import numpy as np
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
N= numpy as np0
numpy as np1= numpy as np3
numpy as np4= numpy as np6=____numpy as np8numpy as np9
import9matplotlib.pyplot as plt0matplotlib.pyplot as plt1_______9matplotlib.pyplot as plt3matplotlib.pyplot as plt4=matplotlib.pyplot as plt6numpy as np9
import9matplotlib.pyplot as plt0import0=import2numpy as np9
import4
đầu ra
import0____9 import22____23 import4import5
import6= import8
Biểu đồ biểu tượng của PDF và CDF
CDF đã vẽ
Cdf sound
x = 1. p[1] + p[0]
- x = 2. p[2] + p[1] + p[0] -> 1
- Cách tiếp cận
- Enter module -mô-đun
- Khai báo số điểm dữ liệu
- Khởi tạo các giá trị ngẫu nhiên
- Find PDF by data icon
- Tính năng CDF
Thí dụ
Python3
Tính năng CDF
Lô đất CDF
import numpy as np
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
N= numpy as np0
numpy as np1= numpy as np3
%8%9numpy as np9
matplotlib inline1matplotlib inline2numpy as np9
matplotlib inline4matplotlib inline5____19
matplotlib inline7__=matplotlib inline9numpy as np9
đầu ra
CDF cho chúng ta biết gì?
Hàm phân bổ tích lũy [CDF] tính toán tích lũy cho giá trị X nhất định. Sử dụng CDF để xác minh rằng một quan sát ngẫu nhiên được lấy từ dân số sẽ nhỏ hơn hoặc bằng một giá trị nhất định. tính xác suất tích lũy cho một giá trị x đã cho . Sử dụng CDF để xác định xác suất mà một quan sát ngẫu nhiên được lấy từ tổng thể sẽ nhỏ hơn hoặc bằng một giá trị nhất định.
Tại sao CDF được sử dụng?
Hàm phân phối tích lũy được sử dụng để mô tả phân bổ hiệu quả của các biến ngẫu nhiên. Nó có thể được sử dụng để mô tả xác minh cho một biến riêng biệt, liên tục hoặc hỗn hợp. để mô tả phân phối xác suất của các biến ngẫu nhiên . Nó có thể được sử dụng để mô tả xác suất cho một biến rời rạc, liên tục hoặc hỗn hợp.
CDF trong mã hóa là gì?
Định dạng phổ biến dữ liệu. Mô tả sự kiện. CDF là một bản tóm tắt khái niệm dữ liệu để lưu trữ, thao tác và truy cập các bộ dữ liệu đa chiều. Thành phần cơ bản của CDF là giao diện lập trình phần mềm là chế độ xem độc lập với thiết bị của mô hình dữ liệu CDF. sự trừu tượng hóa dữ liệu mang tính khái niệm để lưu trữ, thao tác và truy cập các tập dữ liệu đa chiều . Thành phần cơ bản của CDF là giao diện lập trình phần mềm, là chế độ xem độc lập với thiết bị của mô hình dữ liệu CDF.
Sự khác biệt giữa CDF và PDF là gì?
Chức năng xác định độ mật [PDF] so với hàm phân phối tích lũy [CDF] CDF được xác định rằng các giá trị biến ngẫu nhiên nhỏ hơn hoặc bằng x trong khi PDF được xác định mà biến ngẫu nhiên. CDF là xác suất mà các giá trị của biến ngẫu nhiên nhỏ hơn hoặc bằng x trong khi PDF là xác suất mà một biến ngẫu nhiên, chẳng hạn như X, sẽ nhận giá trị chính xác bằng x