確率分布の主要な結果を解釈する

確率密度関数は、確率変数の値において高い確率と低い確率の領域を識別するために役立ちます。

累積分布関数（CDF）は、与えられたx値の累積確率を計算します。CDFを使用すると、データ値が特定の値以下である確率、特定の値より大きい確率、2つの値の間にある確率を判断します。

連続分布では、指定したx値までの面積を確率密度関数で計算します。

離散分布では、指定したx値の累積確率の値を計算します。

逆累積分布関数（ICDF）は、特定の累積確率のx値を計算します。

連続分布の場合、指定した各累積確率のx値が計算されます。

離散型分布の場合、指定した累積確率の正確なx値は存在しない可能性があります。したがって、指定した累積確率に最も近い累積確率の正確な整数値が表示されます。