黄石2024-09-18 15:43:35

同学你好。对于PDF的图像，假设我们此处研究的变量是温度。在研究一开始时，我们一般没有几个观测值，此时横坐标上往往会设置几个宽泛的区间，比如0 – 10度，10 – 20度，20 – 30度等等。我们每记录到一个温度，就将其放入对应的某一个区间。纵坐标我们设定为数据出现的频率，也就是该区间内观测值的个数占总个数之比。随着观测值越来越多，我们就会得到一定的趋于稳定的图形，且横轴的取值区间可以设置得越来越精细、越来越小。在极限情况下，当取值区间趋向于0时，该图形的外型就显现出一条光滑的曲线，其所表示的函数就是PDF。本质上概率密度和物理中的密度是一样的。比方说我们有一个球，相同体积下，球的密度越大，那它的质量就越大；同样的，我们可以说，在相同的区间内，概率密度越高，那么概率也就越高。

至于1.5，这里只是授课老师举的例子，具体取值需要根据对应分布的PDF函数进行计算。