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以下内容来自ChatGPT，科技改变生活

Cumulative Distribution Function (CDF)（累积分布函数）和 Probability Density Function (PDF)（概率密度函数）是统计学和概率论中两个重要的概念，用于描述随机变量的性质。它们之间的区别如下：

1. 定义：

   • CDF（累积分布函数）： CDF表示一个随机变量小于或等于某个特定值的概率。对于随机变量X，其CDF通常表示为F(x)，定义为P(X ≤ x)。
   • PDF（概率密度函数）： PDF表示随机变量在某个点上的概率密度。对于连续型随机变量X，其PDF通常表示为f(x)，它描述了X落在某个区间内的概率密度。

2. 性质：

   • CDF： 是非递减的、右连续的函数，其值在 [0, 1] 的区间内。
   • PDF： 表示在某个点上的概率密度，不直接给出概率值。概率密度函数的值在不同点上的积分（或求和，对于离散型变量）为概率。

3. 图形表示：

   • CDF： 通常以阶梯状图或平滑曲线的形式表示，其中横轴是随机变量的取值，纵轴是累积概率。
   • PDF： 对于连续型变量，通常以曲线的形式表示，其中横轴是随机变量的取值，纵轴是概率密度。

4. 求导和积分关系：

   • CDF： PDF是CDF的导数。即，对于连续型随机变量X，其CDF是X的累积分布函数，而其PDF是CDF的导数。
   • PDF： CDF是PDF的积分。即，对于连续型随机变量X，其CDF是PDF的积分，而在离散型情况下，CDF是概率质量函数（PMF）的累积和。

在使用这两个函数时，通常CDF用于计算随机变量小于等于某个值的概率，而PDF用于计算随机变量在某个点上的概率密度