累積分布函數
實值隨機變數的CDF以F(t)=P(X小於等於t)定義,為單調右連續且有限離散跳躍等於點質量。
mko-cumulative-distribution-function · definition · v0.10.0
數學敘述
完整有限實值分布下精確聚合所有x<=t的質量。CDF不是PMF或density;在support點的右值包含該點,jump為P(X=t),端點極限為0與1。
代表公式(精確 TeX)
F(t)
成立條件
- 互異整數support與精確有理非負質量總和1。
- 比較保留<=;所有輸出保持精確有理。
符號作用域
F— CDFt— 實數門檻
直觀、定義與常見誤解
門檻包含等號。
離散jump恰為點質量。
單調與右連續由累積事件結構給出。
把CDF值當單點PMF、漏掉等號,或用左連續取代右連續。
已採用的推導導讀
三點分布的完整CDF原始 MKO 保留;導讀有自己的追加式修訂與驗證界線,不代表新 Lean 證明。
前置知識
- 有限離散機率分布 — CDF由完整PMF聚合。
- 實數大小與順序 — 事件使用X<=t。
- 有限樣本空間上的機率 — CDF值為事件機率。
- 函數映射 — F為實數到0至1的函數。
驗證界線
只處理完整有限離散law;不宣稱density或連續分布。
not_formalized
這不表示內容錯誤;只表示尚未登錄可重播的計算或形式證據。
下一個義務
加入依分布收斂。
同源結構化資料
本頁與互動版共用同一個物件與既有語言 edition;未新增證明或人工審定。
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