Это хороший способ построить нормальное распределение? Иногда я получаю значение PDF (pdf_x), которое больше 1.
% thresh_strain contains a Normally Distributed set of numbers
[mu_j,sigma_j] = normfit(thresh_strain);
x=linspace(mu_j-4*sigma_j,mu_j+4*sigma_j,200);
pdf_x = 1/sqrt(2*pi)/sigma_j*exp(-(x-mu_j).^2/(2*sigma_j^2));
plot(x,pdf_x);
Интеграл PDF равен 1, в любой точке значения могут быть выше. Ваш сюжет правильный.
Как отмечает @Дэниел в своем ответ, с непрерывными случайными переменными PDF является производной вероятности ( или мера интенсивности), поэтому она может быть больше единицы. CDF — это вероятность, и она всегда должна быть на [0, 1].
В качестве примера возьмем дистрибутивы, отмеченные ниже. Площадь под каждой кривой равна 1 (это действительные распределения), но плотность может быть выше 1.
Связанные сообщения StackExchange: здесь и здесь< /а>
