. . "En la teor\u00EDa de la probabilidad y en estad\u00EDstica, la funci\u00F3n de distribuci\u00F3n acumulada (FDA, designada tambi\u00E9n a veces simplemente como funci\u00F3n de distribuci\u00F3n o FD) o funci\u00F3n de probabilidad acumulada asociada a una variable aleatoria real sujeta a cierta ley de distribuci\u00F3n de probabilidad, es una funci\u00F3n matem\u00E1tica de la variable real que describe la probabilidad de que tenga un valor menor o igual que .Intuitivamente, asumiendo la funci\u00F3n como la ley de distribuci\u00F3n de probabilidad, la FDA ser\u00EDa la funci\u00F3n con la recta real como dominio, con imagen del \u00E1rea hasta aqu\u00ED de la funci\u00F3n , siendo aqu\u00ED el valor x para la variable aleatoria real .La FDA asocia a cada valor x, la probabilidad del evento: \u00ABla variable toma valores menores o iguales a x\u00BB.El concepto de FDA puede generalizarse para modelar variables aleatorias multivariantes definidas en"@es . "\u0424\u0443\u043D\u043A\u0446\u0456\u044F \u0440\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B\u0443 \u0439\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u043E\u0441\u0442\u0435\u0439 (\u0424\u0420\u0406) \u2014 \u0432 \u0442\u0435\u043E\u0440\u0456\u0457 \u0439\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u043E\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0446\u0435 \u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0456\u044F, \u044F\u043A\u0430 \u043F\u043E\u0432\u043D\u0456\u0441\u0442\u044E \u043E\u043F\u0438\u0441\u0443\u0454 \u0440\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B \u0439\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u043E\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0432\u0438\u043F\u0430\u0434\u043A\u043E\u0432\u043E\u0457 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0438. \u041D\u0435\u0445\u0430\u0439 \u2014 \u0439\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u0456\u0441\u043D\u0438\u0439 \u043F\u0440\u043E\u0441\u0442\u0456\u0440, \u0432 \u044F\u043A\u043E\u043C\u0443 \u2014 \u043C\u043D\u043E\u0436\u0438\u043D\u0430 \u0435\u043B\u0435\u043C\u0435\u043D\u0442\u0430\u0440\u043D\u0438\u0445 \u043F\u043E\u0434\u0456\u0439, \u2014 \u0441\u0443\u043A\u0443\u043F\u043D\u0456\u0441\u0442\u044C \u043F\u0456\u0434\u043C\u043D\u043E\u0436\u0438\u043D , \u0449\u043E \u0443\u0442\u0432\u043E\u0440\u044E\u044E\u0442\u044C -\u0430\u043B\u0433\u0435\u0431\u0440\u0443, \u043C\u043D\u043E\u0436\u0438\u043D\u0438 \u0437 \u043D\u0430\u0437\u0438\u0432\u0430\u044E\u0442\u044C\u0441\u044F \u0432\u0438\u043F\u0430\u0434\u043A\u043E\u0432\u0438\u043C\u0438 \u043F\u043E\u0434\u0456\u044F\u043C\u0438, \u2014 \u043C\u0456\u0440\u0430 \u043D\u0430 , \u0449\u043E \u0437\u0430\u0434\u043E\u0432\u043E\u043B\u044C\u043D\u044F\u0454 \u0443\u043C\u043E\u0432\u0443 . \u0424\u0443\u043D\u043A\u0446\u0456\u044F , \u0432\u0438\u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u0430 \u0440\u0456\u0432\u043D\u0456\u0441\u0442\u044E , \u043D\u0430\u0437\u0438\u0432\u0430\u0454\u0442\u044C\u0441\u044F \u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0456\u0454\u044E \u0440\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B\u0443 \u0439\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u043E\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0430\u0431\u043E \u043A\u0443\u043C\u0443\u043B\u044F\u0442\u0438\u0432\u043D\u043E\u044E \u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0456\u0454\u044E \u0440\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B\u0443 \u0439\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u043E\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0432\u0438\u043F\u0430\u0434\u043A\u043E\u0432\u043E\u0457 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0438 \u03BE. \u0412\u0438\u0440\u0430\u0437 \u0432 \u043F\u0440\u0430\u0432\u0456\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438\u043D\u0456 \u0440\u0456\u0432\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456 \u0454 \u0439\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u0456\u0441\u0442\u044E \u0442\u043E\u0433\u043E, \u0449\u043E \u0432\u0438\u043F\u0430\u0434\u043A\u043E\u0432\u0430 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0430 \u043D\u0430\u0431\u0443\u0432\u0430\u0454 \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u044C \u043C\u0435\u043D\u0448\u0438\u0445 \u0430\u0431\u043E \u0440\u0456\u0432\u043D\u0438\u0445 ."@uk . "Distribuo"@eo . . . . "Kumulativ f\u00F6rdelningsfunktion"@sv . "\u7D2F\u7A4D\u5206\u5E03\u95A2\u6570\uFF08\u308B\u3044\u305B\u304D\u3076\u3093\u3077\u304B\u3093\u3059\u3046\u3001\u82F1: cumulative distribution function, CDF\uFF09\u3084\u5206\u5E03\u95A2\u6570\uFF08\u3076\u3093\u3077\u304B\u3093\u3059\u3046\u3001\u82F1: distribution function\uFF09\u3068\u306F\u3001\u78BA\u7387\u8AD6\u306B\u304A\u3044\u3066\u3001\u78BA\u7387\u5909\u6570 X \u306E\u5B9F\u73FE\u5024\u304C x \u4EE5\u4E0B\u306B\u306A\u308B\u78BA\u7387\u306E\u95A2\u6570\u306E\u3053\u3068\u3002\u9023\u7D9A\u578B\u78BA\u7387\u5909\u6570\u3067\u306F\u3001\u8CA0\u306E\u7121\u9650\u5927\u304B\u3089 x \u307E\u3067\u78BA\u7387\u5BC6\u5EA6\u95A2\u6570\u3092\u5B9A\u7A4D\u5206\u3057\u305F\u3082\u306E\u3002 \u7D2F\u7A4D\u5206\u5E03\u95A2\u6570\u306F\u540C\u6642\u78BA\u7387\u5206\u5E03\u3067\u3082\u6761\u4EF6\u4ED8\u304D\u78BA\u7387\u5206\u5E03\u3067\u3082\u5B9A\u7FA9\u3055\u308C\u308B\u3002"@ja . "\u062F\u0627\u0644\u0629 \u0627\u0644\u062A\u0648\u0632\u064A\u0639 \u0627\u0644\u062A\u0631\u0627\u0643\u0645\u064A"@ar . "\u062F\u0627\u0644\u0629 \u0627\u0644\u062A\u0648\u0632\u064A\u0639 \u0627\u0644\u062A\u0631\u0627\u0643\u0645\u064A (\u0628\u0627\u0644\u0625\u0646\u062C\u0644\u064A\u0632\u064A\u0629: Cumulative distribution function)\u200F \u0623\u0648 \u062F\u0627\u0644\u0629 \u0627\u0644\u062A\u062C\u0632\u064A\u0626 \u0641\u064A \u0639\u0644\u0645 \u0627\u0644\u0625\u062D\u0635\u0627\u0621 \u0648\u0646\u0638\u0631\u064A\u0629 \u0627\u0644\u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644\u0627\u062A \u0647\u064A \u062F\u0627\u0644\u0629 \u062A\u062D\u062F\u062F \u0645\u0627 \u0647\u0648 \u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644 \u0623\u0646 \u062A\u0643\u0648\u0646 \u0642\u064A\u0645\u0629 \u0645\u062A\u063A\u064A\u0631 \u0639\u0634\u0648\u0627\u0626\u064A \u0645\u0627 (\u0633) \u0623\u0642\u0644 \u0645\u0646 \u0623\u0648 \u062A\u0633\u0627\u0648\u064A \u0642\u064A\u0645\u0629 \u0645\u0639\u064A\u0646\u0629 (\u062F). \u0623\u0648 \u0628\u0645\u0639\u0646\u0649 \u0622\u062E\u0631\u060C \u0641\u0625\u0646\u0647\u0627 \u062F\u0627\u0644\u0629 \u062A\u0639\u0637\u064A \u062A\u0648\u0632\u064A\u0639 \u0627\u0644\u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644\u0627\u062A \u0644\u0645\u062A\u063A\u064A\u0631 \u0639\u0634\u0648\u0627\u0626\u064A \u0639\u0644\u0649 \u0623\u0646 \u062A\u0643\u0648\u0646 \u0642\u064A\u0645\u062A\u0647 \u0639\u062F\u062F\u0627 \u062D\u0642\u064A\u0642\u064A\u0627. \u0648\u064A\u0646\u0628\u063A\u064A \u0639\u062F\u0645 \u0627\u0644\u062E\u0644\u0637 \u0628\u064A\u0646 \u062F\u0627\u0644\u0629 \u0627\u0644\u062A\u0648\u0632\u064A\u0639 \u0627\u0644\u062A\u0631\u0627\u0643\u0645\u064A \u0648\u062F\u0627\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0643\u062B\u0627\u0641\u0629 \u0627\u0644\u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644\u064A\u0629 \u0623\u0648 \u0627\u0644\u062E\u0627\u0635\u0629 \u0628\u0627\u0644\u0645\u062A\u063A\u064A\u0631\u0627\u062A \u0627\u0644\u0639\u0634\u0648\u0627\u0626\u064A\u0629 \u0627\u0644\u0645\u0646\u0641\u0635\u0644\u0629."@ar . . "In de kansrekening en de statistiek is de verdelingsfunctie, ook aangeduid als cumulatieve (kans)verdelingsfunctie of cumulatieve distributiefunctie (cdf), van een re\u00EBelwaardige stochastische variabele de functie waarmee de verdeling van de stochastische variabele beschreven of vastgelegd wordt. De verdelingsfunctie bestaat altijd en voor elke gebeurtenis die de stochastische variabele betreft, kan daarmee de kans op die gebeurtenis bepaald worden. Populair gezegd worden alle kansen betreffende de stochastische variabele bepaald door de verdelingsfunctie. Elke functie die opgevat kan worden als verdelingsfunctie van een stochastische variabele, wordt ook verdelingsfunctie genoemd. Het betreft dan een functie met de hieronder aangeduide eigenschappen."@nl . . "\uD655\uB960\uB860\uC5D0\uC11C \uB204\uC801\uBD84\uD3EC\uD568\uC218(\u7D2F\u7A4D\u5206\u5E03\u51FD\u6578, \uC601\uC5B4: cumulative distribution function, \uC57D\uC790 cdf)\uB294 \uC8FC\uC5B4\uC9C4 \uD655\uB960 \uBCC0\uC218\uAC00 \uD2B9\uC815 \uAC12\uBCF4\uB2E4 \uC791\uAC70\uB098 \uAC19\uC740 \uD655\uB960\uC744 \uB098\uD0C0\uB0B4\uB294 \uD568\uC218\uC774\uB2E4."@ko . . . . . . "5793"^^ . . . . . . . "\u0388\u03C3\u03C4\u03C9 \u03AD\u03BD\u03B1\u03C2 \u03C7\u03CE\u03C1\u03BF\u03C2 \u03C0\u03B9\u03B8\u03B1\u03BD\u03CC\u03C4\u03B7\u03C4\u03B1\u03C2 \u03BA\u03B1\u03B9 \u03BC\u03B9\u03B1 \u03C0\u03C1\u03B1\u03B3\u03BC\u03B1\u03C4\u03B9\u03BA\u03AE \u03C4\u03C5\u03C7\u03B1\u03AF\u03B1 \u03BC\u03B5\u03C4\u03B1\u03B2\u03BB\u03B7\u03C4\u03AE \u03C0\u03AC\u03BD\u03C9 \u03C3\u03B5 \u03B1\u03C5\u03C4\u03CC\u03BD. \u0397 \u03C3\u03C5\u03BD\u03AC\u03C1\u03C4\u03B7\u03C3\u03B7 \u03BC\u03B5 \u03BF\u03BD\u03BF\u03BC\u03AC\u03B6\u03B5\u03C4\u03B1\u03B9 \u03C3\u03C5\u03BD\u03AC\u03C1\u03C4\u03B7\u03C3\u03B7 \u03BA\u03B1\u03C4\u03B1\u03BD\u03BF\u03BC\u03AE\u03C2 (\u03C3.\u03BA., \u03AE \u03B1\u03B8\u03C1\u03BF\u03B9\u03C3\u03C4\u03B9\u03BA\u03AE \u03C3\u03C5\u03BD\u03AC\u03C1\u03C4\u03B7\u03C3\u03B7 \u03BA\u03B1\u03C4\u03B1\u03BD\u03BF\u03BC\u03AE\u03C2, \u03B1.\u03C3.\u03BA.) \u03C4\u03B7\u03C2 \u03C4\u03C5\u03C7\u03B1\u03AF\u03B1\u03C2 \u03BC\u03B5\u03C4\u03B1\u03B2\u03BB\u03B7\u03C4\u03AE\u03C2. \u0393\u03B9\u03B1 \u03BC\u03B9\u03B1 \u03B4\u03B9\u03B1\u03BA\u03C1\u03B9\u03C4\u03AE \u03C4\u03C5\u03C7\u03B1\u03AF\u03B1 \u03BC\u03B5\u03C4\u03B1\u03B2\u03BB\u03B7\u03C4\u03AE \u03C0\u03BF\u03C5 \u03C0\u03B1\u03AF\u03C1\u03BD\u03B5\u03B9 \u03C4\u03B9\u03BC\u03AD\u03C2 x1, x2, ... \u03BC\u03B5 \u03C0\u03B9\u03B8\u03B1\u03BD\u03CC\u03C4\u03B7\u03C4\u03B1 p(xi) = P(\u03A7=xi) \u03B7 \u03B1\u03BD\u03C4\u03AF\u03C3\u03C4\u03BF\u03B9\u03C7\u03B7 \u03C3\u03C5\u03BD\u03AC\u03C1\u03C4\u03B7\u03C3\u03B7 \u03BA\u03B1\u03C4\u03B1\u03BD\u03BF\u03BC\u03AE\u03C2 \u03B9\u03C3\u03BF\u03CD\u03C4\u03B1\u03B9 \u03BC\u03B5 \u0393\u03B9\u03B1 \u03BC\u03B9\u03B1 \u03C3\u03C5\u03BD\u03B5\u03C7\u03AE \u03C4\u03C5\u03C7\u03B1\u03AF\u03B1 \u03BC\u03B5\u03C4\u03B1\u03B2\u03BB\u03B7\u03C4\u03AE \u03BC\u03B5 \u03C3\u03C5\u03BD\u03AC\u03C1\u03C4\u03B7\u03C3\u03B7 \u03C0\u03C5\u03BA\u03BD\u03CC\u03C4\u03B7\u03C4\u03B1\u03C2 \u03C0\u03B9\u03B8\u03B1\u03BD\u03CC\u03C4\u03B7\u03C4\u03B1\u03C2 f \u03B7 \u03B1\u03BD\u03C4\u03AF\u03C3\u03C4\u03BF\u03B9\u03C7\u03B7 \u03C3\u03C5\u03BD\u03AC\u03C1\u03C4\u03B7\u03C3\u03B7 \u03BA\u03B1\u03C4\u03B1\u03BD\u03BF\u03BC\u03AE\u03C2 \u03B9\u03C3\u03BF\u03CD\u03C4\u03B1\u03B9 \u03BC\u03B5"@el . . . . . . . . . . . . "En teoria de la probabilitat i estad\u00EDstica, la funci\u00F3 de distribuci\u00F3 (tamb\u00E9 funci\u00F3 de distribuci\u00F3 acumulada, o CDF pel seu acr\u00F2nim en angl\u00E8s cumulative distribution function) d'una variable aleat\u00F2ria real, avaluada en , \u00E9s la probabilitat que prengui un valor inferior o igual a . La funci\u00F3 de distribuci\u00F3 determina totes les probabilitats relatives a la variable aleat\u00F2ria. Les funcions de distribuci\u00F3 s\u00F3n importants perqu\u00E8 s\u00F3n funcions ordin\u00E0ries, en contrast amb les probabilitats, que s\u00F3n funcions de conjunts, i llavors les eines de l'An\u00E0lisi matem\u00E0tica cl\u00E0ssica poden aplicar-se a estudiar les probabilitats corresponents a les variables aleat\u00F2ries. En el cas de les distribucions absolutament cont\u00EDnues, la funci\u00F3 de distribuci\u00F3 en el punt \u00E9s igual a l'\u00E0rea sota la funci\u00F3 de densitat de probabilitat de menys infinit a . Les funcions de distribuci\u00F3 multidimensionals o multivariants serveixen per especificar les probabilitats dels vectors aleatoris o variables aleat\u00F2ries multivariades."@ca . . . "\u7D2F\u7A4D\u5206\u5E03\u95A2\u6570\uFF08\u308B\u3044\u305B\u304D\u3076\u3093\u3077\u304B\u3093\u3059\u3046\u3001\u82F1: cumulative distribution function, CDF\uFF09\u3084\u5206\u5E03\u95A2\u6570\uFF08\u3076\u3093\u3077\u304B\u3093\u3059\u3046\u3001\u82F1: distribution function\uFF09\u3068\u306F\u3001\u78BA\u7387\u8AD6\u306B\u304A\u3044\u3066\u3001\u78BA\u7387\u5909\u6570 X \u306E\u5B9F\u73FE\u5024\u304C x \u4EE5\u4E0B\u306B\u306A\u308B\u78BA\u7387\u306E\u95A2\u6570\u306E\u3053\u3068\u3002\u9023\u7D9A\u578B\u78BA\u7387\u5909\u6570\u3067\u306F\u3001\u8CA0\u306E\u7121\u9650\u5927\u304B\u3089 x \u307E\u3067\u78BA\u7387\u5BC6\u5EA6\u95A2\u6570\u3092\u5B9A\u7A4D\u5206\u3057\u305F\u3082\u306E\u3002 \u7D2F\u7A4D\u5206\u5E03\u95A2\u6570\u306F\u540C\u6642\u78BA\u7387\u5206\u5E03\u3067\u3082\u6761\u4EF6\u4ED8\u304D\u78BA\u7387\u5206\u5E03\u3067\u3082\u5B9A\u7FA9\u3055\u308C\u308B\u3002"@ja . . . . . . "Distribu\u010Dn\u00ED funkce"@cs . . . "Em teoria da probabilidade, a fun\u00E7\u00E3o distribui\u00E7\u00E3o acumulada (fda) ou simplesmente fun\u00E7\u00E3o distribui\u00E7\u00E3o, descreve completamente a distribui\u00E7\u00E3o da probabilidade de uma vari\u00E1vel aleat\u00F3ria de valor real X. Para cada n\u00FAmero real x, a fda \u00E9 dada por: A probabilidade de que X se situe num intervalo ]a, b] (aberto em a e fechado em b) \u00E9 F(b) \u2212 F(a) se a \u2264 b. \u00C9 conven\u00E7\u00E3o usar um F mai\u00FAsculo para a fda, em contraste com o f min\u00FAsculo usado para a fun\u00E7\u00E3o densidade da probabilidade e fun\u00E7\u00E3o massa de probabilidade. A fun\u00E7\u00E3o distribui\u00E7\u00E3o pode ser facilmente obtida a partir da fun\u00E7\u00E3o de probabilidade respectiva. No caso duma vari\u00E1vel aleat\u00F3ria discreta: Para uma vari\u00E1vel aleat\u00F3ria cont\u00EDnua: Note-se que na defini\u00E7\u00E3o acima, o sinal \"\", '\u2264' poderia ser substitu\u00EDdo por \"menor\" '<'. Isto produziria uma fun\u00E7\u00E3o diferente, mas qualquer uma das fun\u00E7\u00F5es pode ser facilmente deduzida a partir da outra. Tamb\u00E9m se poderia mudar para um sinal maior e deduzir as propriedades desta nova fun\u00E7\u00E3o. A \u00FAnica coisa a lembrar \u00E9 ajustar a defini\u00E7\u00E3o ao sinal pretendido. Em pa\u00EDses de l\u00EDngua inglesa, a conven\u00E7\u00E3o que usa a desigualdade fraca (\u2264) em vez da desigualdade estrita (<) \u00E9 quase sempre usada."@pt . . . "In statistica e teoria della probabilit\u00E0, la funzione di ripartizione (o funzione cumulativa) \u00E8 una funzione di variabile reale che racchiude le informazioni su un fenomeno (un insieme di dati, un evento casuale) riguardanti la sua presenza o la sua distribuzione prima o dopo un certo punto."@it . . "Distribu\u010Dn\u00ED funkce, funkce rozd\u011Blen\u00ED (pravd\u011Bpodobnosti) nebo (sp\u00ED\u0161e lidov\u011B) (zleva) kumulovan\u00E1 pravd\u011Bpodobnost (anglicky Cumulative Distribution Function, CDF) je funkce, kter\u00E1 ud\u00E1v\u00E1 pravd\u011Bpodobnost, \u017Ee hodnota n\u00E1hodn\u00E9 prom\u011Bnn\u00E9 je men\u0161\u00ED ne\u017E zadan\u00E1 hodnota (nerovnost m\u016F\u017Ee b\u00FDt i neostr\u00E1). Distribu\u010Dn\u00ED funkce jednozna\u010Dn\u011B ur\u010Duje rozd\u011Blen\u00ED pravd\u011Bpodobnosti a ve spojit\u00E9m p\u0159\u00EDpad\u011B je \u00FAzce spjat\u00E1 s funkc\u00ED hustoty pravd\u011Bpodobnosti."@cs . . "En teoria de la probabilitat i estad\u00EDstica, la funci\u00F3 de distribuci\u00F3 (tamb\u00E9 funci\u00F3 de distribuci\u00F3 acumulada, o CDF pel seu acr\u00F2nim en angl\u00E8s cumulative distribution function) d'una variable aleat\u00F2ria real, avaluada en , \u00E9s la probabilitat que prengui un valor inferior o igual a . La funci\u00F3 de distribuci\u00F3 determina totes les probabilitats relatives a la variable aleat\u00F2ria. Les funcions de distribuci\u00F3 s\u00F3n importants perqu\u00E8 s\u00F3n funcions ordin\u00E0ries, en contrast amb les probabilitats, que s\u00F3n funcions de conjunts, i llavors les eines de l'An\u00E0lisi matem\u00E0tica cl\u00E0ssica poden aplicar-se a estudiar les probabilitats corresponents a les variables aleat\u00F2ries."@ca . . . "Distribuo (distribu(ant)a funkcio) de hazarda variablo X estas ofte signifata per FX kaj estas difinata kial: alinome estas probableco, ke hazarda variablo X havos valoron malpli a\u016D egalan al x. Ofte \u011Di estas difinata kiel funkcio kiu plenumebla sub kondi\u0109o sed kun \"<\" anstata\u016D \"\u2264\". distribuanta funkcio difinas probabla distribuo \u2013 du variabloj kiuj havas saman distribuo havas anka\u016D saman probabla distribuo.Tute, distribuo estas mezura funkcio kiu havas valorojn en , almena\u016D ofte oni uzas anka\u016D mallongan signifon F(x)=P(X\u2264x). Distribuo anka\u016D havas \u011Deneralan signifon. Distribui estas disdoni al \u0109iu parton de io la\u016D ties destino. Distribuo ( PIV2 ) do estas unuflanke ago distribui, aliflanke maniero en kiu io estas distribuita."@eo . . "\u0424\u0443\u0301\u043D\u043A\u0446\u0438\u044F \u0440\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u0301\u043D\u0438\u044F \u0432 \u0442\u0435\u043E\u0440\u0438\u0438 \u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u0435\u0439 \u2014 \u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0438\u044F, \u0445\u0430\u0440\u0430\u043A\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0443\u044E\u0449\u0430\u044F \u0440\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u0435 \u0441\u043B\u0443\u0447\u0430\u0439\u043D\u043E\u0439 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u044B \u0438\u043B\u0438 \u0441\u043B\u0443\u0447\u0430\u0439\u043D\u043E\u0433\u043E \u0432\u0435\u043A\u0442\u043E\u0440\u0430; \u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u044C \u0442\u043E\u0433\u043E, \u0447\u0442\u043E \u0441\u043B\u0443\u0447\u0430\u0439\u043D\u0430\u044F \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0430 X \u043F\u0440\u0438\u043C\u0435\u0442 \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u0438\u0435, \u043C\u0435\u043D\u044C\u0448\u0435\u0435 \u0445, \u0433\u0434\u0435 \u0445 \u2014 \u043F\u0440\u043E\u0438\u0437\u0432\u043E\u043B\u044C\u043D\u043E\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043B\u044C\u043D\u043E\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043B\u043E. \u041F\u0440\u0438 \u0441\u043E\u0431\u043B\u044E\u0434\u0435\u043D\u0438\u0438 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043D\u044B\u0445 \u0443\u0441\u043B\u043E\u0432\u0438\u0439 (\u0441\u043C. ) \u043F\u043E\u043B\u043D\u043E\u0441\u0442\u044C\u044E \u043E\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u044F\u0435\u0442 \u0441\u043B\u0443\u0447\u0430\u0439\u043D\u0443\u044E \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0443."@ru . . . . . "\u7D2F\u79EF\u5206\u5E03\u51FD\u6570\uFF08\u82F1\u8A9E\uFF1Acumulative distribution function\uFF0CCDF\uFF09\u6216\u6982\u7387\u5206\u5E03\u51FD\u6570\uFF0C\u7B80\u79F0\u5206\u5E03\u51FD\u6570\uFF0C\u662F\u6982\u7387\u5BC6\u5EA6\u51FD\u6578\u7684\u79EF\u5206\uFF0C\u80FD\u5B8C\u6574\u63CF\u8FF0\u4E00\u500B\u5BE6\u968F\u673A\u53D8\u91CFX\u7684\u6982\u7387\u5206\u4F48\u3002 \u5728\u6A19\u91CF\u9023\u7E8C\u5206\u4F48\u7684\u60C5\u6CC1\u4E0B\uFF0C\u5B83\u7D66\u51FA\u4E86\u5F9E\u8CA0\u7121\u7AAE\u5230\u7684\u6982\u7387\u5BC6\u5EA6\u51FD\u6578\u4E0B\u7684\u9762\u7A4D\u3002 \u4E5F\u7528\u65BC\u6307\u5B9A\u7684\u5206\u4F48\u3002"@zh . . . . . . . . "Dystrybuanta (fr. distribuer \u201Erozdziela\u0107, rozdawa\u0107\u201D z \u0142ac. distribuo zob. dystrybucja) \u2013 funkcja rzeczywista jednoznacznie wyznaczaj\u0105ca rozk\u0142ad prawdopodobie\u0144stwa (tj. miar\u0119 probabilistyczn\u0105 okre\u015Blon\u0105 na \u03C3-ciele borelowskich podzbior\u00F3w prostej), a wi\u0119c zawieraj\u0105ca wszystkie informacje o tym rozk\u0142adzie. Dystrybuanty s\u0105 efektywnym narz\u0119dziem badania prawdopodobie\u0144stwa, poniewa\u017C s\u0105 obiektami prostszymi ni\u017C rozk\u0142ady prawdopodobie\u0144stwa. W statystyce dystrybuanta rozk\u0142adu pr\u00F3by zwana jest dystrybuant\u0105 empiryczn\u0105 i jest blisko zwi\u0105zana z poj\u0119ciem rangi."@pl . . "Die Verteilungsfunktion ist eine spezielle reelle Funktion in der Stochastik und ein zentrales Konzept bei der Untersuchung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen auf den reellen Zahlen. Jeder Wahrscheinlichkeitsverteilung und jeder reellwertigen Zufallsvariable kann eine Verteilungsfunktion zugeordnet werden. Anschaulich entspricht dabei der Wert der Verteilungsfunktion an der Stelle der Wahrscheinlichkeit, dass die zugeh\u00F6rige Zufallsvariable einen Wert kleiner oder gleich annimmt. Ist beispielsweise die Verteilung der Schuhgr\u00F6\u00DFen in Europa gegeben, so entspricht der Wert der entsprechenden Verteilungsfunktion bei 45 der Wahrscheinlichkeit, dass ein beliebiger Europ\u00E4er die Schuhgr\u00F6\u00DFe 45 oder kleiner besitzt. Ihre Bedeutung erh\u00E4lt die Verteilungsfunktion durch den Korrespondenzsatz, der besagt, dass jeder Verteilungsfunktion eine Wahrscheinlichkeitsverteilung auf den reellen Zahlen zugeordnet werden kann und umgekehrt. Die Zuordnung ist bijektiv. Dies erm\u00F6glicht es, anstelle der Untersuchung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen als Mengenfunktionen auf einem komplexen Mengensystem mit Methoden der Ma\u00DFtheorie die entsprechenden Verteilungsfunktionen zu untersuchen. Diese sind reelle Funktionen und somit \u00FCber die Methoden der reellen Analysis leichter zug\u00E4nglich. Als alternative Bezeichnungen finden sich unter anderem kumulierte Verteilungsfunktion, da sie die Wahrscheinlichkeiten, kleiner als zu sein, anh\u00E4uft, siehe auch kumulierte H\u00E4ufigkeit. Weiterhin wird sie zur besseren Abgrenzung von ihrem h\u00F6herdimensionalen Pendant, der multivariaten Verteilungsfunktion, auch als univariate Verteilungsfunktion bezeichnet. In Abgrenzung zum allgemeineren ma\u00DFtheoretischen Konzept einer Verteilungsfunktion finden sich die Bezeichnungen als wahrscheinlichkeitstheoretische Verteilungsfunktion oder als Verteilungsfunktion im engeren Sinn. Die Entsprechung der Verteilungsfunktion in der deskriptiven Statistik ist die empirische Verteilungs- oder Summenh\u00E4ufigkeitsfunktion."@de . . . "Fun\u00E7\u00E3o distribui\u00E7\u00E3o acumulada"@pt . "\u7D2F\u79EF\u5206\u5E03\u51FD\u6570\uFF08\u82F1\u8A9E\uFF1Acumulative distribution function\uFF0CCDF\uFF09\u6216\u6982\u7387\u5206\u5E03\u51FD\u6570\uFF0C\u7B80\u79F0\u5206\u5E03\u51FD\u6570\uFF0C\u662F\u6982\u7387\u5BC6\u5EA6\u51FD\u6578\u7684\u79EF\u5206\uFF0C\u80FD\u5B8C\u6574\u63CF\u8FF0\u4E00\u500B\u5BE6\u968F\u673A\u53D8\u91CFX\u7684\u6982\u7387\u5206\u4F48\u3002 \u5728\u6A19\u91CF\u9023\u7E8C\u5206\u4F48\u7684\u60C5\u6CC1\u4E0B\uFF0C\u5B83\u7D66\u51FA\u4E86\u5F9E\u8CA0\u7121\u7AAE\u5230\u7684\u6982\u7387\u5BC6\u5EA6\u51FD\u6578\u4E0B\u7684\u9762\u7A4D\u3002 \u4E5F\u7528\u65BC\u6307\u5B9A\u7684\u5206\u4F48\u3002"@zh . . . . . . "\u0424\u0443\u043D\u043A\u0446\u0456\u044F \u0440\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B\u0443 \u0439\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u043E\u0441\u0442\u0435\u0439"@uk . . . "In statistica e teoria della probabilit\u00E0, la funzione di ripartizione (o funzione cumulativa) \u00E8 una funzione di variabile reale che racchiude le informazioni su un fenomeno (un insieme di dati, un evento casuale) riguardanti la sua presenza o la sua distribuzione prima o dopo un certo punto."@it . "24861"^^ . "\u0424\u0443\u043D\u043A\u0446\u0438\u044F \u0440\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u044F"@ru . . . . . . . "Den kumulativa f\u00F6rdelningsfunktionen beskriver en sannolikhetsf\u00F6rdelning f\u00F6r en slumpvariabel inom den matematiska statistiken. F\u00F6r en slumpvariabel X definierad p\u00E5 sannolikhetsrummet definieras den kumulativa f\u00F6rdelningsfunktionen FX(x) som . beskriver sannolikheten att X antar ett v\u00E4rde mindre \u00E4n eller lika med x. Den kumulativa f\u00F6rdelningsfunktionen \u00E4r monotont v\u00E4xande och h\u00F6gerkontinuerlig. Den har alltid egenskaperna \n* \n* \n* F\u00F6r en kontinuerlig slumpvariabel \u00E4r F en kontinuerlig funktion. Om F dessutom \u00E4r s\u00E5 g\u00E4ller"@sv . . . . "Verdelingsfunctie"@nl . . . "In probability theory and statistics, the cumulative distribution function (CDF) of a real-valued random variable , or just distribution function of , evaluated at , is the probability that will take a value less than or equal to . Every probability distribution supported on the real numbers, discrete or \"mixed\" as well as continuous, is uniquely identified by an upwards continuous monotonic increasing cumulative distribution function satisfying and ."@en . . "\u0388\u03C3\u03C4\u03C9 \u03AD\u03BD\u03B1\u03C2 \u03C7\u03CE\u03C1\u03BF\u03C2 \u03C0\u03B9\u03B8\u03B1\u03BD\u03CC\u03C4\u03B7\u03C4\u03B1\u03C2 \u03BA\u03B1\u03B9 \u03BC\u03B9\u03B1 \u03C0\u03C1\u03B1\u03B3\u03BC\u03B1\u03C4\u03B9\u03BA\u03AE \u03C4\u03C5\u03C7\u03B1\u03AF\u03B1 \u03BC\u03B5\u03C4\u03B1\u03B2\u03BB\u03B7\u03C4\u03AE \u03C0\u03AC\u03BD\u03C9 \u03C3\u03B5 \u03B1\u03C5\u03C4\u03CC\u03BD. \u0397 \u03C3\u03C5\u03BD\u03AC\u03C1\u03C4\u03B7\u03C3\u03B7 \u03BC\u03B5 \u03BF\u03BD\u03BF\u03BC\u03AC\u03B6\u03B5\u03C4\u03B1\u03B9 \u03C3\u03C5\u03BD\u03AC\u03C1\u03C4\u03B7\u03C3\u03B7 \u03BA\u03B1\u03C4\u03B1\u03BD\u03BF\u03BC\u03AE\u03C2 (\u03C3.\u03BA., \u03AE \u03B1\u03B8\u03C1\u03BF\u03B9\u03C3\u03C4\u03B9\u03BA\u03AE \u03C3\u03C5\u03BD\u03AC\u03C1\u03C4\u03B7\u03C3\u03B7 \u03BA\u03B1\u03C4\u03B1\u03BD\u03BF\u03BC\u03AE\u03C2, \u03B1.\u03C3.\u03BA.) \u03C4\u03B7\u03C2 \u03C4\u03C5\u03C7\u03B1\u03AF\u03B1\u03C2 \u03BC\u03B5\u03C4\u03B1\u03B2\u03BB\u03B7\u03C4\u03AE\u03C2. \u0393\u03B9\u03B1 \u03BC\u03B9\u03B1 \u03B4\u03B9\u03B1\u03BA\u03C1\u03B9\u03C4\u03AE \u03C4\u03C5\u03C7\u03B1\u03AF\u03B1 \u03BC\u03B5\u03C4\u03B1\u03B2\u03BB\u03B7\u03C4\u03AE \u03C0\u03BF\u03C5 \u03C0\u03B1\u03AF\u03C1\u03BD\u03B5\u03B9 \u03C4\u03B9\u03BC\u03AD\u03C2 x1, x2, ... \u03BC\u03B5 \u03C0\u03B9\u03B8\u03B1\u03BD\u03CC\u03C4\u03B7\u03C4\u03B1 p(xi) = P(\u03A7=xi) \u03B7 \u03B1\u03BD\u03C4\u03AF\u03C3\u03C4\u03BF\u03B9\u03C7\u03B7 \u03C3\u03C5\u03BD\u03AC\u03C1\u03C4\u03B7\u03C3\u03B7 \u03BA\u03B1\u03C4\u03B1\u03BD\u03BF\u03BC\u03AE\u03C2 \u03B9\u03C3\u03BF\u03CD\u03C4\u03B1\u03B9 \u03BC\u03B5 \u0393\u03B9\u03B1 \u03BC\u03B9\u03B1 \u03C3\u03C5\u03BD\u03B5\u03C7\u03AE \u03C4\u03C5\u03C7\u03B1\u03AF\u03B1 \u03BC\u03B5\u03C4\u03B1\u03B2\u03BB\u03B7\u03C4\u03AE \u03BC\u03B5 \u03C3\u03C5\u03BD\u03AC\u03C1\u03C4\u03B7\u03C3\u03B7 \u03C0\u03C5\u03BA\u03BD\u03CC\u03C4\u03B7\u03C4\u03B1\u03C2 \u03C0\u03B9\u03B8\u03B1\u03BD\u03CC\u03C4\u03B7\u03C4\u03B1\u03C2 f \u03B7 \u03B1\u03BD\u03C4\u03AF\u03C3\u03C4\u03BF\u03B9\u03C7\u03B7 \u03C3\u03C5\u03BD\u03AC\u03C1\u03C4\u03B7\u03C3\u03B7 \u03BA\u03B1\u03C4\u03B1\u03BD\u03BF\u03BC\u03AE\u03C2 \u03B9\u03C3\u03BF\u03CD\u03C4\u03B1\u03B9 \u03BC\u03B5"@el . . "Verteilungsfunktion"@de . . . . "\u062F\u0627\u0644\u0629 \u0627\u0644\u062A\u0648\u0632\u064A\u0639 \u0627\u0644\u062A\u0631\u0627\u0643\u0645\u064A (\u0628\u0627\u0644\u0625\u0646\u062C\u0644\u064A\u0632\u064A\u0629: Cumulative distribution function)\u200F \u0623\u0648 \u062F\u0627\u0644\u0629 \u0627\u0644\u062A\u062C\u0632\u064A\u0626 \u0641\u064A \u0639\u0644\u0645 \u0627\u0644\u0625\u062D\u0635\u0627\u0621 \u0648\u0646\u0638\u0631\u064A\u0629 \u0627\u0644\u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644\u0627\u062A \u0647\u064A \u062F\u0627\u0644\u0629 \u062A\u062D\u062F\u062F \u0645\u0627 \u0647\u0648 \u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644 \u0623\u0646 \u062A\u0643\u0648\u0646 \u0642\u064A\u0645\u0629 \u0645\u062A\u063A\u064A\u0631 \u0639\u0634\u0648\u0627\u0626\u064A \u0645\u0627 (\u0633) \u0623\u0642\u0644 \u0645\u0646 \u0623\u0648 \u062A\u0633\u0627\u0648\u064A \u0642\u064A\u0645\u0629 \u0645\u0639\u064A\u0646\u0629 (\u062F). \u0623\u0648 \u0628\u0645\u0639\u0646\u0649 \u0622\u062E\u0631\u060C \u0641\u0625\u0646\u0647\u0627 \u062F\u0627\u0644\u0629 \u062A\u0639\u0637\u064A \u062A\u0648\u0632\u064A\u0639 \u0627\u0644\u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644\u0627\u062A \u0644\u0645\u062A\u063A\u064A\u0631 \u0639\u0634\u0648\u0627\u0626\u064A \u0639\u0644\u0649 \u0623\u0646 \u062A\u0643\u0648\u0646 \u0642\u064A\u0645\u062A\u0647 \u0639\u062F\u062F\u0627 \u062D\u0642\u064A\u0642\u064A\u0627. \u0648\u064A\u0646\u0628\u063A\u064A \u0639\u062F\u0645 \u0627\u0644\u062E\u0644\u0637 \u0628\u064A\u0646 \u062F\u0627\u0644\u0629 \u0627\u0644\u062A\u0648\u0632\u064A\u0639 \u0627\u0644\u062A\u0631\u0627\u0643\u0645\u064A \u0648\u062F\u0627\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0643\u062B\u0627\u0641\u0629 \u0627\u0644\u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644\u064A\u0629 \u0623\u0648 \u0627\u0644\u062E\u0627\u0635\u0629 \u0628\u0627\u0644\u0645\u062A\u063A\u064A\u0631\u0627\u062A \u0627\u0644\u0639\u0634\u0648\u0627\u0626\u064A\u0629 \u0627\u0644\u0645\u0646\u0641\u0635\u0644\u0629."@ar . . . . . . . "Funci\u00F3n de distribuci\u00F3n"@es . "Den kumulativa f\u00F6rdelningsfunktionen beskriver en sannolikhetsf\u00F6rdelning f\u00F6r en slumpvariabel inom den matematiska statistiken. F\u00F6r en slumpvariabel X definierad p\u00E5 sannolikhetsrummet definieras den kumulativa f\u00F6rdelningsfunktionen FX(x) som . beskriver sannolikheten att X antar ett v\u00E4rde mindre \u00E4n eller lika med x. Den kumulativa f\u00F6rdelningsfunktionen \u00E4r monotont v\u00E4xande och h\u00F6gerkontinuerlig. Den har alltid egenskaperna \n* \n* \n* F\u00F6r en diskret slumpvariabel som kan anta v\u00E4rdena x1, x2... \u00E4r F diskontinuerlig i punkterna xi och har konstant v\u00E4rde d\u00E4remellan, det vill s\u00E4ga, den har ett trappstegsliknande utseende. F\u00F6r en kontinuerlig slumpvariabel \u00E4r F en kontinuerlig funktion. Om F dessutom \u00E4r s\u00E5 g\u00E4ller d\u00E4r f(t) \u00E4r t\u00E4thetsfunktionen (eller frekvensfunktionen) f\u00F6r variabelns f\u00F6rdelning. Sannolikheten f\u00F6r att en slumpvariabel ska anta v\u00E4rden st\u00F6rre \u00E4n a och mindre eller lika med b kan ber\u00E4knas med: Tabell \u00F6ver v\u00E4rdena hos den kumulativa normalf\u00F6rdelningsfunktionen finns att l\u00E4sa h\u00E4r. Andra f\u00F6rdelningar har andra tabeller."@sv . . . "Cumulative distribution function"@en . "\u03A3\u03C5\u03BD\u03AC\u03C1\u03C4\u03B7\u03C3\u03B7 \u03BA\u03B1\u03C4\u03B1\u03BD\u03BF\u03BC\u03AE\u03C2"@el . . . "En la teor\u00EDa de la probabilidad y en estad\u00EDstica, la funci\u00F3n de distribuci\u00F3n acumulada (FDA, designada tambi\u00E9n a veces simplemente como funci\u00F3n de distribuci\u00F3n o FD) o funci\u00F3n de probabilidad acumulada asociada a una variable aleatoria real sujeta a cierta ley de distribuci\u00F3n de probabilidad, es una funci\u00F3n matem\u00E1tica de la variable real que describe la probabilidad de que tenga un valor menor o igual que .Intuitivamente, asumiendo la funci\u00F3n como la ley de distribuci\u00F3n de probabilidad, la FDA ser\u00EDa la funci\u00F3n con la recta real como dominio, con imagen del \u00E1rea hasta aqu\u00ED de la funci\u00F3n , siendo aqu\u00ED el valor x para la variable aleatoria real .La FDA asocia a cada valor x, la probabilidad del evento: \u00ABla variable toma valores menores o iguales a x\u00BB.El concepto de FDA puede generalizars"@es . "In probability theory and statistics, the cumulative distribution function (CDF) of a real-valued random variable , or just distribution function of , evaluated at , is the probability that will take a value less than or equal to . Every probability distribution supported on the real numbers, discrete or \"mixed\" as well as continuous, is uniquely identified by an upwards continuous monotonic increasing cumulative distribution function satisfying and . In the case of a scalar continuous distribution, it gives the area under the probability density function from minus infinity to . Cumulative distribution functions are also used to specify the distribution of multivariate random variables."@en . . . . "6"^^ . "Distribu\u010Dn\u00ED funkce, funkce rozd\u011Blen\u00ED (pravd\u011Bpodobnosti) nebo (sp\u00ED\u0161e lidov\u011B) (zleva) kumulovan\u00E1 pravd\u011Bpodobnost (anglicky Cumulative Distribution Function, CDF) je funkce, kter\u00E1 ud\u00E1v\u00E1 pravd\u011Bpodobnost, \u017Ee hodnota n\u00E1hodn\u00E9 prom\u011Bnn\u00E9 je men\u0161\u00ED ne\u017E zadan\u00E1 hodnota (nerovnost m\u016F\u017Ee b\u00FDt i neostr\u00E1). Distribu\u010Dn\u00ED funkce jednozna\u010Dn\u011B ur\u010Duje rozd\u011Blen\u00ED pravd\u011Bpodobnosti a ve spojit\u00E9m p\u0159\u00EDpad\u011B je \u00FAzce spjat\u00E1 s funkc\u00ED hustoty pravd\u011Bpodobnosti."@cs . . . "Em teoria da probabilidade, a fun\u00E7\u00E3o distribui\u00E7\u00E3o acumulada (fda) ou simplesmente fun\u00E7\u00E3o distribui\u00E7\u00E3o, descreve completamente a distribui\u00E7\u00E3o da probabilidade de uma vari\u00E1vel aleat\u00F3ria de valor real X. Para cada n\u00FAmero real x, a fda \u00E9 dada por: A probabilidade de que X se situe num intervalo ]a, b] (aberto em a e fechado em b) \u00E9 F(b) \u2212 F(a) se a \u2264 b. \u00C9 conven\u00E7\u00E3o usar um F mai\u00FAsculo para a fda, em contraste com o f min\u00FAsculo usado para a fun\u00E7\u00E3o densidade da probabilidade e fun\u00E7\u00E3o massa de probabilidade. Para uma vari\u00E1vel aleat\u00F3ria cont\u00EDnua:"@pt . "\u0424\u0443\u043D\u043A\u0446\u0456\u044F \u0440\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B\u0443 \u0439\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u043E\u0441\u0442\u0435\u0439 (\u0424\u0420\u0406) \u2014 \u0432 \u0442\u0435\u043E\u0440\u0456\u0457 \u0439\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u043E\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0446\u0435 \u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0456\u044F, \u044F\u043A\u0430 \u043F\u043E\u0432\u043D\u0456\u0441\u0442\u044E \u043E\u043F\u0438\u0441\u0443\u0454 \u0440\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B \u0439\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u043E\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0432\u0438\u043F\u0430\u0434\u043A\u043E\u0432\u043E\u0457 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0438. \u041D\u0435\u0445\u0430\u0439 \u2014 \u0439\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u0456\u0441\u043D\u0438\u0439 \u043F\u0440\u043E\u0441\u0442\u0456\u0440, \u0432 \u044F\u043A\u043E\u043C\u0443 \u2014 \u043C\u043D\u043E\u0436\u0438\u043D\u0430 \u0435\u043B\u0435\u043C\u0435\u043D\u0442\u0430\u0440\u043D\u0438\u0445 \u043F\u043E\u0434\u0456\u0439, \u2014 \u0441\u0443\u043A\u0443\u043F\u043D\u0456\u0441\u0442\u044C \u043F\u0456\u0434\u043C\u043D\u043E\u0436\u0438\u043D , \u0449\u043E \u0443\u0442\u0432\u043E\u0440\u044E\u044E\u0442\u044C -\u0430\u043B\u0433\u0435\u0431\u0440\u0443, \u043C\u043D\u043E\u0436\u0438\u043D\u0438 \u0437 \u043D\u0430\u0437\u0438\u0432\u0430\u044E\u0442\u044C\u0441\u044F \u0432\u0438\u043F\u0430\u0434\u043A\u043E\u0432\u0438\u043C\u0438 \u043F\u043E\u0434\u0456\u044F\u043C\u0438, \u2014 \u043C\u0456\u0440\u0430 \u043D\u0430 , \u0449\u043E \u0437\u0430\u0434\u043E\u0432\u043E\u043B\u044C\u043D\u044F\u0454 \u0443\u043C\u043E\u0432\u0443 . \u0424\u0443\u043D\u043A\u0446\u0456\u044F , \u0432\u0438\u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u0430 \u0440\u0456\u0432\u043D\u0456\u0441\u0442\u044E , \u043D\u0430\u0437\u0438\u0432\u0430\u0454\u0442\u044C\u0441\u044F \u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0456\u0454\u044E \u0440\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B\u0443 \u0439\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u043E\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0430\u0431\u043E \u043A\u0443\u043C\u0443\u043B\u044F\u0442\u0438\u0432\u043D\u043E\u044E \u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0456\u0454\u044E \u0440\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B\u0443 \u0439\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u043E\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0432\u0438\u043F\u0430\u0434\u043A\u043E\u0432\u043E\u0457 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0438 \u03BE. \u0412\u0438\u0440\u0430\u0437 \u0432 \u043F\u0440\u0430\u0432\u0456\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438\u043D\u0456 \u0440\u0456\u0432\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456 \u0454 \u0439\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u0456\u0441\u0442\u044E \u0442\u043E\u0433\u043E, \u0449\u043E \u0432\u0438\u043F\u0430\u0434\u043A\u043E\u0432\u0430 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0430 \u043D\u0430\u0431\u0443\u0432\u0430\u0454 \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u044C \u043C\u0435\u043D\u0448\u0438\u0445 \u0430\u0431\u043E \u0440\u0456\u0432\u043D\u0438\u0445 ."@uk . "Probabilitate-teorian, banaketa-funtzioa balio batetik beherako probabilitatea (balio hori barne) ematen duen funtzio bat da. Probabilitate-funtzioekin (zorizko eta dentsitate-funtzioarekin estu loturik dago: adibidez, dentsitate-funtzio batean, banaketa funtzioak x balio baterainoko azalera ematen du. Horrela, dentsitate-funtziotik (eta baita ere probabilitate-funtziotik zorizko aldagai diskretuetan) banaketa-funtzioa eratortzen da eta alderantziz. Matematikoki honela definitzen da, X zorizko aldagai baterako: Honela kalkulatzen dira probabilitateak banaketa-funtzioarekin:"@eu . "Die Verteilungsfunktion ist eine spezielle reelle Funktion in der Stochastik und ein zentrales Konzept bei der Untersuchung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen auf den reellen Zahlen. Jeder Wahrscheinlichkeitsverteilung und jeder reellwertigen Zufallsvariable kann eine Verteilungsfunktion zugeordnet werden. Anschaulich entspricht dabei der Wert der Verteilungsfunktion an der Stelle der Wahrscheinlichkeit, dass die zugeh\u00F6rige Zufallsvariable einen Wert kleiner oder gleich annimmt. Ist beispielsweise die Verteilung der Schuhgr\u00F6\u00DFen in Europa gegeben, so entspricht der Wert der entsprechenden Verteilungsfunktion bei 45 der Wahrscheinlichkeit, dass ein beliebiger Europ\u00E4er die Schuhgr\u00F6\u00DFe 45 oder kleiner besitzt."@de . . . . "Funci\u00F3 de distribuci\u00F3"@ca . "\u7D2F\u7A4D\u5206\u5E03\u95A2\u6570"@ja . . . "1123226197"^^ . . . . . . "Funzione di ripartizione"@it . . "\uB204\uC801 \uBD84\uD3EC \uD568\uC218"@ko . . "In de kansrekening en de statistiek is de verdelingsfunctie, ook aangeduid als cumulatieve (kans)verdelingsfunctie of cumulatieve distributiefunctie (cdf), van een re\u00EBelwaardige stochastische variabele de functie waarmee de verdeling van de stochastische variabele beschreven of vastgelegd wordt. De verdelingsfunctie bestaat altijd en voor elke gebeurtenis die de stochastische variabele betreft, kan daarmee de kans op die gebeurtenis bepaald worden. Populair gezegd worden alle kansen betreffende de stochastische variabele bepaald door de verdelingsfunctie."@nl . . "Banaketa-funtzio"@eu . . "Dystrybuanta (fr. distribuer \u201Erozdziela\u0107, rozdawa\u0107\u201D z \u0142ac. distribuo zob. dystrybucja) \u2013 funkcja rzeczywista jednoznacznie wyznaczaj\u0105ca rozk\u0142ad prawdopodobie\u0144stwa (tj. miar\u0119 probabilistyczn\u0105 okre\u015Blon\u0105 na \u03C3-ciele borelowskich podzbior\u00F3w prostej), a wi\u0119c zawieraj\u0105ca wszystkie informacje o tym rozk\u0142adzie. Dystrybuanty s\u0105 efektywnym narz\u0119dziem badania prawdopodobie\u0144stwa, poniewa\u017C s\u0105 obiektami prostszymi ni\u017C rozk\u0142ady prawdopodobie\u0144stwa. W statystyce dystrybuanta rozk\u0142adu pr\u00F3by zwana jest dystrybuant\u0105 empiryczn\u0105 i jest blisko zwi\u0105zana z poj\u0119ciem rangi."@pl . "Probabilitate-teorian, banaketa-funtzioa balio batetik beherako probabilitatea (balio hori barne) ematen duen funtzio bat da. Probabilitate-funtzioekin (zorizko eta dentsitate-funtzioarekin estu loturik dago: adibidez, dentsitate-funtzio batean, banaketa funtzioak x balio baterainoko azalera ematen du. Horrela, dentsitate-funtziotik (eta baita ere probabilitate-funtziotik zorizko aldagai diskretuetan) banaketa-funtzioa eratortzen da eta alderantziz. Matematikoki honela definitzen da, X zorizko aldagai baterako: Honela kalkulatzen dira probabilitateak banaketa-funtzioarekin:"@eu . . . . . . . . . . "#F5FFFA"@en . "\u0424\u0443\u0301\u043D\u043A\u0446\u0438\u044F \u0440\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u0301\u043D\u0438\u044F \u0432 \u0442\u0435\u043E\u0440\u0438\u0438 \u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u0435\u0439 \u2014 \u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0438\u044F, \u0445\u0430\u0440\u0430\u043A\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0443\u044E\u0449\u0430\u044F \u0440\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u0435 \u0441\u043B\u0443\u0447\u0430\u0439\u043D\u043E\u0439 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u044B \u0438\u043B\u0438 \u0441\u043B\u0443\u0447\u0430\u0439\u043D\u043E\u0433\u043E \u0432\u0435\u043A\u0442\u043E\u0440\u0430; \u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u044C \u0442\u043E\u0433\u043E, \u0447\u0442\u043E \u0441\u043B\u0443\u0447\u0430\u0439\u043D\u0430\u044F \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0430 X \u043F\u0440\u0438\u043C\u0435\u0442 \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u0438\u0435, \u043C\u0435\u043D\u044C\u0448\u0435\u0435 \u0445, \u0433\u0434\u0435 \u0445 \u2014 \u043F\u0440\u043E\u0438\u0437\u0432\u043E\u043B\u044C\u043D\u043E\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043B\u044C\u043D\u043E\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043B\u043E. \u041F\u0440\u0438 \u0441\u043E\u0431\u043B\u044E\u0434\u0435\u043D\u0438\u0438 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043D\u044B\u0445 \u0443\u0441\u043B\u043E\u0432\u0438\u0439 (\u0441\u043C. ) \u043F\u043E\u043B\u043D\u043E\u0441\u0442\u044C\u044E \u043E\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u044F\u0435\u0442 \u0441\u043B\u0443\u0447\u0430\u0439\u043D\u0443\u044E \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0443."@ru . . . . . "Dystrybuanta"@pl . "#0073CF"@en . . . . "\u7D2F\u79EF\u5206\u5E03\u51FD\u6570"@zh . . . . . "Distribuo (distribu(ant)a funkcio) de hazarda variablo X estas ofte signifata per FX kaj estas difinata kial: alinome estas probableco, ke hazarda variablo X havos valoron malpli a\u016D egalan al x. Ofte \u011Di estas difinata kiel funkcio kiu plenumebla sub kondi\u0109o sed kun \"<\" anstata\u016D \"\u2264\". distribuanta funkcio difinas probabla distribuo \u2013 du variabloj kiuj havas saman distribuo havas anka\u016D saman probabla distribuo.Tute, distribuo estas mezura funkcio kiu havas valorojn en , almena\u016D ofte oni uzas anka\u016D mallongan signifon F(x)=P(X\u2264x)."@eo . . "\uD655\uB960\uB860\uC5D0\uC11C \uB204\uC801\uBD84\uD3EC\uD568\uC218(\u7D2F\u7A4D\u5206\u5E03\u51FD\u6578, \uC601\uC5B4: cumulative distribution function, \uC57D\uC790 cdf)\uB294 \uC8FC\uC5B4\uC9C4 \uD655\uB960 \uBCC0\uC218\uAC00 \uD2B9\uC815 \uAC12\uBCF4\uB2E4 \uC791\uAC70\uB098 \uAC19\uC740 \uD655\uB960\uC744 \uB098\uD0C0\uB0B4\uB294 \uD568\uC218\uC774\uB2E4."@ko . . .