基础理论:啥是分布函数CDF、啥叫联合分布?
1 说明
CDF就是Cumulative distribution function的缩写;也就是通常说的概率分布函数。一般来说,知道概率分布函数,那么整个概率的分布细节已经清楚;有人提出,大学学的密度函数是个啥概念?比如我们在大学学过正态分布,密度函数表达式已知,整个分布也就确定,显然密度函数更号、更高明;但是,存在这样的情形,密度函数无法写出,但分布函数可以写出(或测得),那么通过分布函数就足可以了解整个分布情况(尽管密度函数是未知)。
2 做为CDF的关键条件
一般来说,如果密度函数可以解析写出,分布函数就是密度函数的积分函数;但是有时无法给出密度函数,但能给出分布函数,也可以构成完整概率空间,没有遗漏。
- 1)F是增函数
- 2)F(x)是右连续的 ( 这是因为积分下限必须是具体的 )
- 2)
- 3)
以上四个条件构成CDF函数。连续CDF如图。
3 什么是联合分布
在一个概率系统,随机变量有多个,就可以构成多维的分布函数CDF,也叫联合分布。注意这和多个一维分布的事件概率是不同的。N个一维的分布构成联合分布一定相互独立,而此处未必。
4 联合CDF的性质
直观解释如下图:
- 最高点接近1
- 最低点接近0
- 函数从下到上,始终是增函数
- 对于任意 且;有需要证明,如下:
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