PDF(Probability Density Function) 와 CDF(Cumulative Distribution Function) 개념

PDF(Probability Density Function, 확률 밀도 함수)

: 연속적인 변수에 의한 확률 분포 함수를 의미한다. 

  특정 확률 변수 구간의 확률이 다른 구간에 비해 상대적으로 얼마나 높은가를 나타내는 것이며, 

  그 값 자체가 확률은 아니다. 분포내에서 특정한 한 값에서의 확률은 0 이다.  P (X = a) = 0

 아래와 같은 두가지 특징이 있다. 

 1) 항상 양의 값을 가져야 한다.

    

2) 모든 범위의 PDF 를 합하면 그 값은 1이다. 

 정의된 범위 내에서의 확률은 범위내의 pdf 영역 넓이(적분값)가 된다. 

CDF(Cumulative Distribution Function, 누적 분포 함수)

 : 어떤 확률 분포에 대해서 확률 변수가 특정 값보다 작거나 같은 확률을 나타낸다. 

   

PDF 와 CDF 의 관계

 : CDF를 미분하면 PDF, 반대로 PDF 를 적분하면 CDF 가 된다.