阿尔伯塔大学指南 > STAT > 222
The F X ( x ) → ( c d f ) {\displaystyle F_{X}(x)\rightarrow (cdf)\,} , 代表随机变量 X {\displaystyle X\,} 的值（无论其分布如何）小于或等于给定值 x {\displaystyle x\,} 的概率。对于连续随机变量， F X ( 0 ) = 0 {\displaystyle F_{X}(0)=0\,} ，因为所有连续随机变量的 P ( X = 0 ) = 0 {\displaystyle P(X=0)=0\,} 。因此，所有累积分布函数都将从零开始。一般来说， F X ( x ) {\displaystyle F_{X}(x)\,} 代表 P ( X ≤ x ) {\displaystyle P(X\leq x)\,} ，但是，如果需要的是 P ( X > x ) {\displaystyle P(X>x)\,} ，则使用 1 − F X ( x ) {\displaystyle 1-F_{X}(x)\,} 。 指数型随机变量的 CDF 注意，随着 x {\displaystyle x\,} 的增加，概率越来越接近 1。这是因为随着 x {\displaystyle x\,} 的增加，PDF 曲线下的面积越来越接近 1。
, 代表随机变量 
的值（无论其分布如何）小于或等于给定值 
的概率。对于连续随机变量，
，因为所有连续随机变量的 
。因此，所有累积分布函数都将从零开始。
代表 
，但是，如果需要的是 
，则使用 
。
的增加，概率越来越接近 1。这是因为随着 的增加，PDF 曲线下的面积越来越接近 1。
