Matlab累积分布函数cdf与概率密度函数pdf

原文：>累积边际概率分布函数现在都称为边缘分布函数，
边际和边缘是翻译的不同。累积概率分布函数就是概率密度函数的积分，也就是分布函数。
边缘分布函数定义：
如果二维随机变量X,Y的分布函数F{x，y}为已知，那么随机变量x，y的分布函数Fx{x}和Fy{y}分别可由F{x，y}求得。则Fx{x}和Fy{y}为分布函数F{x，y}的边缘分布函数。
不明白可以追问，如有帮助，请选为满意回答！

分布函数的充要条件：
F(x)为随机变量X的分布函数，其充分必要条件为：
1非降性
(1)F(x)是一个不减函数
对于任意实数
2有界性
(2）
从几何上说明，将区间端点x沿数轴无限向左移动（即
)，则“随机点X落在点x左边”这一事件趋于不可能事件，从而其概率趋于0，即有
;又若将点x无限右移（即
)，则“随机点X落在点x左边”这一事件趋于必然事件，从而趋于概率1，即有

3右连续性
证明：因为 F（x）是单调有界非减函数，所以其任一点x0的右极限F（x0+0）必存在。
为证明右连续，由海涅定理，只要对单调下降的数列
离散性随机变量的分布函数
设离散性随机变量X的分布列为
由概率的可列可加
其中和式是对满足
的一切k求和．离散型随机变量的分布函数是分段函数，
的间断点就是离散型随机变量的各可能取值点，并且在其间断点处右连续．离散型随机变量
的分布函数
的图形是阶梯形曲线．
在的一切有(正)概率的点
，皆有一个跳跃，其跳跃度正好为
取值的概率而在分布函数的任何一个连续点x上，
取值x的概率皆为零。
离散型随机变量的分布律和它的分布函数是相互唯一决定的。它们皆可以用来描述离散型随机变量的统计规律性，但分布律比分布函数更直观简明，处理更方便。因此，一般是用分布律(概率函数)而不是分布函数来描述离散型随机变量。

连续型随机变量的分布函数一定连续,但密度不一定
其分布函数的连续性来自于连续型随机变量的定义：可以写成非负可积函数的变上限积分根据微积分的知识可知连续；
而关于密度的结论只需看一个熟悉的例子[0,1]区间上的均匀分布的密度函数在x=0和x=1处就不连续

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