累积分布函数

累积分布函数能完整描述一個實随机变量X的概率分佈，是概率密度函數的积分。一般以大寫“CDF”（Cumulative Distribution Function）表記。

對於所有實數x ，累积分布函数定義如下：

$F(x) = \operatorname{P}(X\leq x)$

性質

• $\lim_{x\to -\infty}F(x)=0$
• $\lim_{x\to +\infty}F(x)=1$
• $F(x)$ 為非遞減函数：

$F(x_1) \le F(x_2),\ \mbox{if} \, x_1<x_2$

• $F(x)$ 為右連續函數：

$\lim_{x \rightarrow x_0^+} F(x) = F(x_0)$

反函数

若累积分布函数 F 是连续的严格增函数，则存在其反函数$F^{-1}( y ), y \in [0,1]$。累积分布函数的反函数可以用来生成服从该随机分布的随机变量。设若$F_X(x)$是概率分布X的累积分布函数，并存在反函数$F_X^{-1}$。若a是[0,1)区间上均匀分布的随机变量，则$F_X^{-1}(a)$服从X分布。

互补累积分布函数

互补累计分布函数（complementary cumulative distribution function、CCDF），简单说 对连续函数，所有大于a的值，其出现概率的和。

F(a)=P(x>a)

累计分布函数

累计分布函数（cumulative distribution function、CDF），对连续函数，所有小于等于a的值，其出现概率的和。

F(a)=P(x<a)