落在寬為epsilon的小區間內的機率除以epsilon,在epsilon趨於0時的極限。
把機率理解為質量,質量等於體積乘密度,那麼類似,機率等於區間乘機率密度。物體某一點的密度該如何理解呢?某一點的機率密度同此理解。
首先,某一點上的機率密度函式值並沒有多大的意義。但是從
微分元
的角度來說,機率密度函式
的值乘以微分元
可以得到小區間
上的機率近似值。也就是說,
。
此外,像某答案所說的機率密度函式可以看成是
直方圖的平滑近似
。
a probability density function can be seen as a "smoothed out" version of a histogram
:
if one empirically samples enough values of a continuous random variable, producing a histogram depicting relative frequencies of output ranges, then this histogram will resemble the random variable's probability density, assuming that the output ranges are sufficiently narrow
。。
作者:雨宮夏一
連結:機率密度函式在某一點的值有什麼意義? - 雨宮夏一的回答 - 知乎
為了方便理解這裡直接貼茆詩松機率論與數理統計教程上的圖。從圖上看就更清晰了。
參考文獻:
茆詩松, 程依明, 濮曉龍。 機率論與數理統計教程 (第2版) [M]。 高等教育出版社, 2012。
這麼說吧,一個物體,問你它在某一個點處的質量是多少 ? 因為一個點是無限小的,所以點的質量一定為0。然而這個物體是由無數個點組成的,假如我們又需要求它質量,怎麼辦呢 ?於是引入密度的概念
,最後再把密度積分就可以得到質量m了。
同理,如果在[0,1]上隨機取點,求取在某一點處的機率,點的長度無限小,此機率一定為0。這時情況和上面所述類似,我們需要引入機率密度p,其中p=
。這樣我們就可以求所取點落在某一段(a,b)上的機率了。機率p=
。
總結:為什麼要叫機率密度,因為它和物理上的密度本質上是一樣的。物體在某些位置密度大,證明在這些位置“比較重”。同理,在某一段上機率密度大,證明樣本落在這一段的比重大。想想正態分佈鐘形曲線,中間機率密度大,證明取中間的值最多。。
你做題的時候一般就兩種。一。告訴你機率密度函式,求分佈函式,積分就好了。二。告訴你分佈函式,求機率密度函式,求導就好了。就像初中物理題告訴你物體的密度讓你求質量。告訴你質量讓你求密度。
so……不要想得太複雜。就把機率密度當成物理密度就好了。
b站講解,懂了的可不聽了:
3分鐘告訴你抽象的機率密度怎麼來的
比較容易理解的意義。不用公式。
某點的
機率密度函式
即為
機率在該點的變化率
(或導數)。
很容易誤以為 該點機率密度值 為 機率值。 理解了這個就明白 機率密度函式是做什麼的了。
比如: 距離(機率)和速度(機率密度)的關係。
某一點的速度, 不能以為是某一點的距離
沒意義,因為距離是從XX到XX的概念
所以, 機率也需要有個區間。