1楼：匿名用户
概率指事件随机发生的机率，概率密度的概念也大致如此，指事件发生的概率分布。
在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。probability density function，简称pdf。
概率密度函数加起来就是概率函数（离散变量）,或者积分（连续变量）。
概率密度和概率密度函数有什么区别?
2楼：可爱倩倩啊
概率指事件随机发生的机率，概率密度的概念也大致如此，指事件发生的概率分布。
在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。probability density function，简称pdf。
概率密度函数加起来就是概率函数（离散变量）,或者积分（连续变量）。
在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。而随机变量的取值落在某个区域之内的概率则为概率密度函数在这个区域上的积分。当概率密度函数存在的时候，累积分布函数是概率密度函数的积分。
概率密度函数一般以小写标记。
定义对于一维实随机变量x，设它的累积分布函数是 ,如果存在可测函数 满足： ,那么x是一个连续型随机变量，并且 是它的概率密度函数。
概率密度和概率密度函数的区别
3楼：
这两个概念没有区别，
仅此而已。
4楼：匿名用户
概率密度是一个常量，概率密度函数是变化的，有一个定义域，有一个值域，可以根据自变量的值求的对应的函数值
概率密度与概率的区别。概率密度为什么可以大于1 5
5楼：匿名用户
概率密度与概率的区别：
一、定义不同
1、概率密度：
对于随机变量x的分布函数f（x），如果存在非负可积函数f(x)，使得对任意实数x,有
则x为连续型随机变量，称f(x)为x的概率密度函数，简称为概率密度。
单纯的讲概率密度没有实际的意义，它必须有确定的有界区间为前提。
可以把概率密度看成是纵坐标，区间看成是横坐标，概率密度对区间的积分就是面积，而这个面积就是事件在这个区间发生的概率，所有面积的和为1。
所以单独分析一个点的概率密度是没有任何意义的，它必须要有区间作为参考和对比。
2、概率：概率亦称“或然率”。它反映随机事件出现的可能性（likelihood)大小。随机事件是指在相同条件下，可能出现也可能不出现的事件。
例如，从一批有**和次品的商品中，随意抽取一件，“抽得的是**”就是一个随机事件。设对某一随机现象进行了n次试验与观察，其中a事件出现了m次，即其出现的频率为m/n。经过大量反复试验，常有m/n越来越接近于某个确定的常数（此论断证明详见伯努利大数定律）。
该常数即为事件a出现的概率，常用p (a) 表示。
二、性质不同
1、概率密度：
非负性概率密度规范性
这两条基本性质可以用来判断一个函数是否为某一连续型随机变量的概率密度函数。
2、概率：
概率具有以下7个不同的性质：
性质1：
性质2：（有限可加性）当n个事件a1,…,an两两互不相容时：
性质3：对于任意一个事件a：
性质4：当事件a,b满足a包含于b时：
，性质5：对于任意一个事件a，
性质6：对任意两个事件a和b，
性质7：（加法公式）对任意两个事件a和b，
根据概率密度的定义，概率密度是不可能大于1的。
6楼：匿名用户
单纯的概率密度没有意义，因为它必须涉及范围。
概率密度*范围=概率，概率才符合不大于1的那个概念。
正态分布图像的面积是1，代表全体事件的概率之和。
而概率密度可以帮助你准确计算出某个区间的概率，这个是它的作用，讨论它大不大于1根本没什么意义，它也不代表某个范围的概率。
7楼：钟情东方宝宝
连续概率密度分布是可以在某一个点出大于1，但是总体趋势仍然是趋向于一概率密度不是概率，概率是指的是发生的可能性，只能小于等于1.
8楼：冯加有闯天涯
x在区间（0,0.5）之间服从均匀分布，
概率密度是多少？概率不可能大于1,概率密度是可以的，区间取得很小，概率密度就可以很大。简单说概率密度是概率除以区间长度，概率有取值限制，但正概率密度区间可以很小。
概率密度和分布函数什么区别呢？
9楼：
概率密度和分布函数的区别是概念不同、描述对象不同、求解方式不同。
1、概念不同：概率指事件随机发生的机率，对于均匀分布函数，概率密度等于一段区间(事件的取值范围)的概率除以该段区间的长度，它的值是非负的，可以很大也可以很小；分布函数是概率统计中重要的函数，正是通过它，可用数学分析的方法来研究随机变量。分布函数是随机变量最重要的概率特征，分布函数可以完整地描述随机变量的统计规律，并且决定随机变量的一切其他概率特征。
2、描述对象不同：概率密度只是针对连续性变量而言，而分布函数是对所有随机变量取值的概率的讨论，包括连续性和离散型。
3、求解方式不同：已知连续型随机变量的密度函数，可以通过讨论及定积分的计算求出其分布函数；当已知连续型随机变量的分布函数时，对其求导就可得到密度函数。对离散型随机变量而言，如果知道其概率分布（分布列），也可求出其分布函数；当然，当知道其分布函数时也可求出概率分布。
10楼：eunice杨
一、从数学上看，分布函数f(x)=p(x变量x的值小于x的概率。这个意义很容易理解。
概率密度f(x)是f(x)在x处的关于x的一阶导数，即变化率。如果在某一x附近取非常小的一个邻域δx，那么，随机变量x落在(x, x+δx)内的概率约为f(x)δx，即p(x 换句话说，概率密度f(x)是x落在x处“单位宽度”内的概率。“密度”一词可以由此理解。 二、一元函数下. 概率分布函数是概率密度函数的变上限积分,就是原函数. 概率密度函数是概率分布函数的一阶导函数. 多元函数下. 联合分布函数是联合密度函数的重积分. 联合密度函数是联合分布函数关于每个变量的偏导. 三、概率密度只是针对连续性变量而言，而分布函数是对所有随机变量取值的概率的讨论，包括连续性和离散型； 已知连续型随机变量的密度函数，可以通过讨论及定积分的计算求出其分布函数；当已知连续型随机变量的分布函数时，对其求导就可得到密度函数。 对离散型随机变量而言，如果知道其概率分布（分布列），也可求出其分布函数；当然，当知道其分布函数时也可求出概率分布。 11楼：匿名用户 设：概率分布函数为：f(x) 概率密度函数为：f(x) 二者的关系为： f(x) = df(x)/dx 即：密度函数f 为分布函数 f 的一阶导数。或者分布函数为密度函数的积分。 12楼：匿名用户 如果x离散型随机变量，定义概率质量函数为fx(x),pmf其实就是高中所学的离散型随机变量的分布律,即fx(x)=pr(x=x) 比如对于掷一枚均匀硬币，如果正面令x=1，如果反面令x=0，那么它的pmf就是 fx(x)=0 if x? 概率密度函数与分布函数有什么区别和联系？ 13楼：绿郁留场暑 概率密度和分布函数的区别是概念不同、描述对象不同、求解方式不同。 1、概念不同：概率指事件随机发生的机率，对于均匀分布函数，概率密度等于一段区间(事件的取值范围)的概率除以该段区间的长度，它的值是非负的，可以很大也可以很小；分布函数是概率统计中重要的函数，正是通过它，可用数学分析的方法来研究随机变量。 分布函数是随机变量最重要的概率特征，分布函数可以完整地描述随机变量的统计规律，并且决定随机变量的一切其他概率特征。 2、描述对象不同：概率密度只是针对连续性变量而言，而分布函数是对所有随机变量取值的概率的讨论，包括连续性和离散型。 3、求解方式不同：已知连续型随机变量的密度函数，可以通过讨论及定积分的计算求出其分布函数；当已知连续型随机变量的分布函数时，对其求导就可得到密度函数。 对离散型随机变量而言，如果知道其概率分布（分布列），也可求出其分布函数；当然，当知道其分布函数时也可求出概率分布。 扩展资料： 对于随机变量x的分布函数f（x），如果存在非负可积函数f(x)，使得对任意实数x,有 则x为连续型随机变量，称f(x)为x的概率密度函数，简称为概率密度。 单纯的讲概率密度没有实际的意义，它必须有确定的有界区间为前提。可以把概率密度看成是纵坐标，区间看成是横坐标，概率密度对区间的积分就是面积，而这个面积就是事件在这个区间发生的概率，所有面积的和为1。 所以单独分析一个点的概率密度是没有任何意义的，它必须要有区间作为参考和对比。 在实际问题中，常常要研究一个随机变量ξ取值小于某一数值x的概率，这概率是x的函数，称这种函数为随机变量ξ的分布函数，简称分布函数，记作f(x)，即f(x)=p(ξ例如在桥梁和水坝的设计中，每年河流的最高水位ξ小于x米的概率是x的函数，这个函数就是最高水位ξ的分布函数。实际应用中常用的分布函数有正态分布函数、普阿松分布函数、二项分布函数等等。 由于随机变量x的取值 只取决于概率密度函数的积分，所以概率密度函数在个别点上的取值并不会影响随机变量的表现。 更准确来说，如果一个函数和x的概率密度函数取值不同的点只有有限个、可数无限个或者相对于整个实数轴来说测度为0（是一个零测集），那么这个函数也可以是x的概率密度函数。 连续型的随机变量取值在任意一点的概率都是0。作为推论，连续型随机变量在区间上取值的概率与这个区间是开区间还是闭区间无关。要注意的是，概率p=0，但并不是不可能事件。 14楼： 对于连续型随机变量而言 概率密度是分布函数的导数， 分布函数是概率密度的积分上限函数。 如有疑问，请追问! 15楼： 概率密度函数图形是有“界”的（若无界则不可积，即其分布会不存在），而分布函数图形是无界的。 从数学上看，分布函数f(x)=p(x<=x)概率密度f(x)是f(x)在x处的关于x的一阶导数，即变化率。如果在某一x附近取非常小的一个邻域δx，那么，随机变量x落在(x, x+δx)内的概率约为f(x)δx，即p(x 换句话说，概率密度f(x)是x落在x处“单位宽度”内的概率。“密度”一词可以由此理解。 16楼：匿名用户 概率密度函数 给定x是随机变量，如果存在一个非负函数f(x)，使得对任意实数a,b(a称为x的分布函数。 对于任意实数x1,x2(x1＜x2),有 p=p-p=f(x2)-f(x1), 因此，若已知x的分布函数，就可以知道x落在任一区间(x1,x2]上的概率，在这个意义上说，分布函数完整地描述了随机变量的统计规律性。 分布函数是一个普遍的函数，正是通过它，我们将能用数学分析的方法来研究随机变量。 如果将x看成是数轴上的随机点的坐标，那么，分布函数f(x)在x处的函数值就表示x落在区间(-∞,x]上的概率。 1楼 品一口回味无穷 概率论中分布密度与概率密度函数是否为同一概念 是同一概念。 概率论中的，连续函数的概率密度函数f x 能不能比 1 大，在某些点上？ 2楼 匿名用户 当然可以大于1，概率密度函数需要的是从 到 之间的定积分为1，每一点的函数值大于等于0 例如一个均匀分布的概率密度函数， 0，0... 1楼 匿名用户 指数分布的作用主要在于用来作为各种 寿命 的分布的近似。 概率密度函数的值大于1是一个很正常的现象，只要这个密度函数在整个定义域上的积分唯一就可以了，我想你是把密度函数和分布函数混淆了。还有什么问题你可以继续追问。 2楼 匿名用户 可以认为是 在时间间隔趋近0时，随机变量趋向的概率 ...概率论中分布密度与概率密度函数是否为同一概念
指数分布的概率密度函数的理解意义是什么