밀도 플롯을 해석하는 방법

밀도 플롯의 높이를 어떻게 해석해야합니까?

예를 들어 위의 그림에서 피크는 x = 18에서 약 0.07입니다. 값의 약 7 %가 약 18이라고 추론 할 수 있습니까? 그보다 더 구체적으로 설명 할 수 있습니까? 높이가 0.02 인 x = 30에서 두 번째 피크도 있습니다. 값의 약 2 %가 30 정도라는 것을 의미합니까?

편집 :의 확률 분포 값이 1을 초과해도 괜찮습니까?여기서는 전혀 문제가되지 않는> 1의 확률 값에 대해 설명합니다. 또한 Naive Bayes 분류와 관련하여 여기서도 중요하지 않다고 설명합니다. 간단한 언어로 그러한 밀도 곡선에서 도출 할 수있는 수치 적 추론을 갖고 싶습니다. 곡선 아래 면적의 역할에 대해 논의하지만 제 질문은 구체적으로 곡선에 존재하는 특정 x 및 y 조합과 관련하여 추론 할 수있는 것입니다. 예를 들어이 그래프에서 x = 30과 y = 0.02를 어떻게 연관시킬 수 있습니까? 여기서 30과 0.02 사이의 관계에 관해 어떤 진술을 쓸 수 있습니까? 밀도는 하나의 단위 값에 대한 것이므로 29.5와 30.5 사이에서 2 %의 값이 발생한다고 말할 수 있습니까? 이 경우 다음 그림과 같이 값이 0에서 1까지만 변하는 지 어떻게 해석합니까?

값의 100 %가 0과 1 사이에서 발생하면 왜 0과 1 밖에 곡선이 있습니까?

여기에 x = 0.1 ~ x = 0.2의 평평한 부분이 있습니다. 여기서 y는 0.8입니다. 직사각형을 형성합니다. x = 0.1과 x = 0.2 사이에서 발생하는 값의 비율을 어떻게 알 수 있습니까?

(PS :이 질문이 흥미롭고 중요하다고 생각되면 찬성하십시오.)

당신은 여기에 당신의 표현에주의해야합니다. x 가 연속 변수 라고 가정하면 개별 값 의 확률 은 정확히 0입니다. 당신이 그랬던 것처럼 거짓말 값의 확률에 대해, 이야기 의 주위에 당신이 조금 더 정확하게 할 수 있습니다하지만 어떤 시점 것은 괜찮습니다. 확률과 함께 구간을 제공 한 두 번째 진술은 내가 찾고있는 것입니다.

본질적으로 x 와 관련하여 밀도 함수의 적분은 확률 자체에 대해 알려줍니다 (그래서 밀도 라고합니다 ). 분명히 통합 할 간격이 임의로 작을 수 있으므로 임의의 정도에 가까워 질 수 있습니다. 즉, 밀도 함수가 해당 간격에 걸쳐 매우 느리게 변할 때, 사다리꼴 규칙 과 같은 수치 기술에 의해 적분을 근사화 할 수 있습니다 .

요약하자면, 밀도 함수의 높이는 바로 그 높이입니다. 확률에 대해 결론을 내릴 수있는 것은 어떤 형태 나 다른 형태의 통합을 포함해야합니다.