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機率論中 PDF,PMF,CDF的含義
在機率論中，我們經常能碰到這樣幾個概念PDF,PMF,CDF，這裡就簡單介紹一下
PDF：機率密度函數（probability density function）, 在數學中，連續型随機變量的機率密度函數（在不至于混淆時可以簡稱為密度函數）是一個描述這個随機變量的輸出值，在某個确定的取值點附近的可能性的函數。
機率密度函數都是針對連續性随機變量的，對于連續性随機變量，都是針對某一段區間的取值，在一個點的取值都是幾乎為0的，是以我們研究連續性随機變量時，都是取變量在一段區間的取值，然後可以通過機率密度函數進行計算。
而PDF他其實是CDF的導數。
PMF : 機率品質函數（probability mass function), 在機率論中，機率品質函數是離散随機變量在各特定取值上的機率。
PDF是針對連續型随機變量的，那麼PMF則是針對離散型随機變量的，是變量在特定取值上的機率。
CDF : 累積分布函數 (cumulative distribution function)，又叫分布函數，是機率密度函數的積分，能完整描述一個實随機變量X的機率分布。
累計分布函數則比較是說，我們取定一個值，計算變量小于這個值的機率。
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