In probability theory and statistic

In probability theory and statistics, the cumulative distribution function (CDF), or just distribution function, describes the probability that a real-valued random variable X with a given probability distribution will be found at a value less than or equal to x. In the case of a continuous distribution, it gives the area under the probability density function from minus infinity to x. Cumulative distribution functions are also used to specify the distribution of multivariate random variables.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในทฤษฎีความน่าจะเป็นและสถิติฟังก์ชันการแจกแจงสะสม (CDF) หรือฟังก์ชั่นการกระจายเพียงอธิบายถึงความน่าจะเป็นว่าจริงมูลค่าตัวแปรสุ่มที่มีการกระจายความน่าจะเป็นที่กำหนดจะพบได้ที่ค่าน้อยกว่าหรือเท่ากับ x ในกรณีของการกระจายอย่างต่อเนื่องจะช่วยให้พื้นที่ที่อยู่ภายใต้ฟังก์ชั่นความหนาแน่นของความน่าจะเป็นจากอินฟินิตี้ลบเพื่อ xฟังก์ชั่นการแจกแจงสะสมนอกจากนี้ยังใช้เพื่อระบุการกระจายของตัวแปรสุ่มหลายตัวแปร

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในทฤษฎีความน่าเป็น และสถิติ ฟังก์ชัน (CDF), หรือเพียงแค่การกระจายฟังก์ชัน อธิบายความเป็นไปได้ที่จะพบตัวจริงมูลค่าแปรสุ่ม X มีการกระจายความน่าเป็นกำหนด ที่ค่าน้อยกว่า หรือเท่ากับ x ในกรณีที่กระจายอย่างต่อเนื่อง มันทำให้พื้นที่ภายใต้ความหนาแน่นของความน่าเป็นฟังก์ชันจากลบอินฟินิตี้ไป x ฟังก์ชันการแจกแจงสะสมยังใช้เพื่อระบุการแจกแจงของตัวแปรสุ่มตัวแปรพหุ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในทางทฤษฎีมีโอกาสทำงานและสถิติการกระจายสะสม( CDF )หรือการทำงานการจัดจำหน่ายเพียงจะอธิบายถึงความเป็นไปได้ที่ X แบบปรับได้หลายระดับโดยสุ่มการเรียงลำดับแบบเรียลไทม์มูลค่าที่พร้อมด้วยการกระจายความเป็นไปได้ที่จะพบได้ที่ค่าที่น้อยกว่าหรือเท่ากับ X ในกรณีที่มีการกระจายอย่างต่อเนื่องทำให้บริเวณใต้ฟังก์ชันความหนาแน่นโอกาสที่คัดสรรมาจากลบถึง xฟังก์ชันการสะสมมีการใช้ในการระบุการกระจายของตัวแปรแบบสุ่ม multivariate ยัง