概率分布深度解析：PMF、PDF和CDF的技术指南

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来源：DeepHub IMBA 本文 约2200字 ，建议阅读 10 分钟 本文本文将深入探讨概率分布，详细阐述概率质量函数（PMF）、概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）这些核心概念，并通过实际示例进行说明。 在深入探讨PMF、PDF和CDF之前，有必要先简要介绍两种常用的概率分布：正态分布和均匀分布。 正态分布：也称为高斯分布或钟形曲线，正态分布以其均值为中心对称。它广泛应用于描述自然界中的许多现象。诸如人口身高、标准化考试成绩、测量误差等多种实际数据集都呈现正态分布特征。 均匀分布：在均匀分布中，给定范围内的每个结果具有相等的概率。这是最基本的概率分布形式，常用于描述每个结果等可能出现的情况，如公平骰子的投掷结果或0到1之间随机数的选取。 图1左侧展示了正态分布，呈现典型的钟形曲线，以平均值（此处为0）为中 ………………………………