Cumulative distribution function (CDF) - studioimp/Bayesian-Deep-Learning GitHub Wiki

Cumulative distribution function (CDF, λˆ„μ  뢄포 ν•¨μˆ˜)

μ •μ˜

  • λˆ„μ  뢄포 ν•¨μˆ˜λŠ” μ–΄λ–€ ν™•λ₯  뢄포에 λŒ€ν•΄μ„œ, ν™•λ₯  λ³€μˆ˜κ°€ νŠΉμ • 값보닀 μž‘κ±°λ‚˜ 같은 ν™•λ₯ μ„ λ‚˜νƒ€λ‚Έλ‹€.

  • μ‹€μˆ˜ λ²”μœ„λ₯Ό κ°€μ§€λŠ” ν™•λ₯  λ³€μˆ˜ X의 λˆ„μ  뢄포 ν•¨μˆ˜



  • ν™•λ₯  λ³€μˆ˜κ°€ μ—¬λŸ¬ 개(X, Y)일 경우의 λˆ„μ  뢄포 ν•¨μˆ˜

μ„±μ§ˆ

  • ν™•λ₯  λ³€μˆ˜ Xκ°€ νŠΉμ •ν•œ κ°’ λ²”μœ„ (a,b]에 속할 ν™•λ₯ μ€ λ‹€μŒκ³Ό κ°™λ‹€.

  • 연속 ν™•λ₯  λΆ„ν¬μ˜ ν™•λ₯  밀도 ν•¨μˆ˜ f(x)κ°€ λͺ¨λ“  점(x)μ—μ„œ 미뢄이 κ°€λŠ₯ν•  경우 λˆ„μ  뢄포 ν•¨μˆ˜ F(x)와 λ‹€μŒκ³Ό 같은 관계가 μ„±λ¦½ν•œλ‹€.

  • ν™•λ₯  λ³€μˆ˜ X의 값이 xκ°€ 될 ν™•λ₯  P(X=x)λŠ” λ‹€μŒκ³Ό κ°™λ‹€.

  • μ •κ·œ λΆ„ν¬μ˜ λˆ„μ  뢄포 ν•¨μˆ˜

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