概率分布 可用于为许多不同的数据分布计算概率密度函数 (PDF)、累积分布函数 (CDF) 或逆累积分布函数 (ICDF) 的值。
概率密度函数 (PDF)

概率密度函数 (PDF) 是一个等式,表示连续随机变量的概率分布。PDF 曲线指示随机变量值的较高和较低概率的区域。例如,对于一个正态分布,最高 PDF 值是均值,下部 PDF 值位于此分布的尾部。

对于离散分布(如二项分布),您可以使用 PDF 确定确切数据值的概率(也称为概率质量函数或 PMF)。

有关更多信息,请转到使用概率密度函数 (PDF)

累积分布函数 (CDF)

累积分布函数 (CDF) 计算给定 x 值的累积概率。 可使用 CDF 确定取自总体的随机观测值小于或等于特定值的概率。还可以使用此信息来确定观测值大于特定值或介于两个值之间的概率。 例如,某累积分布函数可以显示森林中直径等于或小于 10 英寸的树木的比例。

有关更多信息,请转到使用累积分布函数 (CDF)

逆累积分布函数 (ICDF)

逆累积分布函数 (ICDF) 给出与特定累积概率关联的变量的值。 例如,可靠性测试工程师想要确定特定比例的组件在发生故障之前经过的时间。该工程师可使用 ICDF 确定故障时间分布的第 95 百分位。

有关更多信息,请转到使用逆累积分布函数 (ICDF)

在何处查找此分析

要计算概率,请选择计算 > 概率分布,并选择一种分布。
使用此网站,即表示您同意对数据分析和个性化内容使用 Cookie。  请阅读我们的政策