Perbedaan antara PDF dan PMF

PDF vs PMF

Topik ini cukup rumit karena akan membutuhkan pemahaman lebih lanjut tentang lebih dari sekadar pengetahuan fisika yang terbatas. Dalam artikel ini, kami akan membedakan PDF, fungsi kepadatan probabilitas, versus PMF, fungsi massa probabilitas. Kedua istilah terkait dengan fisika atau kalkulus, atau bahkan matematika yang lebih tinggi; Dan bagi mereka yang mengikuti kursus atau yang mungkin menjadi sarjana kursus terkait matematika, itu adalah untuk dapat mendefinisikan dan menempatkan perbedaan antara kedua istilah sehingga akan lebih dipahami lebih baik.

Variabel acak tidak sepenuhnya dapat dimengerti, tetapi, dalam arti tertentu, ketika Anda berbicara tentang menggunakan rumus yang memperoleh PMF atau PDF dari solusi akhir Anda, itu semua tentang membedakan variabel acak diskrit dan kontinu yang membuat perbedaan.

Istilah fungsi massa probabilitas, PMF, adalah tentang bagaimana fungsi dalam pengaturan diskrit akan terkait dengan fungsi saat berbicara tentang pengaturan berkelanjutan, dalam hal massa dan kepadatan. Definisi lain adalah bahwa untuk PMF, itu adalah fungsi yang akan memberikan hasil dari probabilitas variabel acak diskrit yang persis sama dengan nilai tertentu. Katakanlah misalnya, berapa banyak kepala dalam 10 lemparan koin.

Sekarang, mari kita bicara tentang fungsi kepadatan probabilitas, pdf. Itu hanya didefinisikan untuk variabel acak kontinu. Yang lebih penting untuk diketahui adalah bahwa nilai -nilai yang diberikan adalah kisaran nilai yang mungkin yang memberikan probabilitas variabel acak yang termasuk dalam kisaran tersebut. Katakanlah, misalnya, berapa berat betina di California dari usia delapan belas hingga dua puluh lima.

Dengan itu sebagai fondasi, lebih mudah untuk menyadari kapan menggunakan formula PDF dan kapan Anda harus menggunakan formula PMF.

Ringkasan:

Singkatnya, PMF digunakan ketika solusi yang perlu Anda hasilkan akan berkisar dalam jumlah variabel acak diskrit. PDF, di sisi lain, digunakan ketika Anda perlu menghasilkan berbagai variabel acak kontinu.
PMF menggunakan variabel acak diskrit.

PDF menggunakan variabel acak kontinu.

Berdasarkan studi, PDF adalah turunan dari CDF, yang merupakan fungsi distribusi kumulatif. CDF digunakan untuk menentukan probabilitas di mana variabel acak kontinu akan terjadi dalam setiap subset yang dapat diukur dari rentang tertentu. Inilah contohnya:

Kami akan menghitung untuk probabilitas skor antara 90 dan 110.
P (90 < X < 110)
= P (x < 110) - P (X < 90)
= 0.84 -0.16
= 0.68
= 68%

Singkatnya, perbedaannya lebih pada hubungan dengan variabel acak kontinu daripada diskrit. Kedua istilah telah sering digunakan dalam artikel ini. Jadi akan lebih baik untuk memasukkan istilah -istilah ini sangat berarti.

Variabel acak diskrit = biasanya jumlah angka. Hanya membutuhkan jumlah nilai berbeda yang dapat dihitung, seperti, 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9, dan seterusnya. Contoh lain dari variabel acak diskrit bisa:
Jumlah anak -anak dalam keluarga.
Jumlah orang yang menonton pertunjukan pertunjukan siang hari Jumat malam.
Jumlah pasien di Malam Tahun Baru.

Cukuplah untuk mengatakan, jika Anda berbicara tentang distribusi probabilitas variabel acak diskrit, itu akan menjadi daftar probabilitas yang akan dikaitkan dengan nilai yang mungkin.

Variabel acak kontinu = adalah variabel acak yang sebenarnya mencakup nilai tak terbatas. Bergantian, itulah sebabnya istilah kontinu diterapkan pada variabel acak karena dapat mengasumsikan semua nilai yang mungkin dalam kisaran probabilitas yang diberikan. Contoh variabel acak kontinu bisa:

Suhu di Florida untuk bulan Desember.
Jumlah curah hujan di Minnesota.
Waktu komputer dalam hitungan detik untuk memproses program tertentu.

Mudah -mudahan, dengan definisi istilah -istilah yang termasuk dalam artikel ini, tidak hanya akan lebih mudah bagi siapa pun yang membaca artikel ini untuk memahami perbedaan antara fungsi kepadatan probabilitas versus fungsi massa probabilitas.