. . . . . . . . . "In matematica, una funzione di densit\u00E0 di probabilit\u00E0 (o PDF dall'inglese probability density function) \u00E8 l'analogo della funzione di probabilit\u00E0 di una variabile casuale ma con la condizione che la variabile casuale sia continua, cio\u00E8 l'insieme dei possibili valori che ha la potenza del continuo. Essa descrive la \"densit\u00E0\" di probabilit\u00E0 in ogni punto nello spazio campionario."@it . . . . . "Eine Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion, oft kurz Dichtefunktion, Wahrscheinlichkeitsdichte, Verteilungsdichte oder nur Dichte genannt und mit WDF oder englisch PDF (probability density function) abgek\u00FCrzt, ist eine spezielle reellwertige Funktion in der Stochastik. Dort dienen die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen zur Konstruktion von Wahrscheinlichkeitsverteilungen mithilfe von Integralen sowie zur Untersuchung und Klassifikation von Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Im Gegensatz zu Wahrscheinlichkeiten k\u00F6nnen Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen auch Werte \u00FCber eins annehmen. Die Konstruktion von Wahrscheinlichkeitsverteilungen \u00FCber Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen beruht auf der Idee, dass die Fl\u00E4che zwischen der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion und der x-Achse von einem Punkt bis zu einem Punkt der Wahrscheinlichkeit entspricht, einen Wert zwischen und zu erhalten. Nicht der Funktionswert der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion ist somit relevant, sondern die Fl\u00E4che unter ihrem Funktionsgraph, also das Integral. In einem allgemeineren Kontext handelt es sich bei Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen um Dichtefunktionen (im Sinne der Ma\u00DFtheorie) bez\u00FCglich des Lebesgue-Ma\u00DFes. W\u00E4hrend im diskreten Fall Wahrscheinlichkeiten von Ereignissen durch Aufsummieren der Wahrscheinlichkeiten der einzelnen Elementarereignisse berechnet werden k\u00F6nnen (ein idealer W\u00FCrfel zeigt beispielsweise jede Zahl mit einer Wahrscheinlichkeit von ), gilt dies nicht mehr f\u00FCr den stetigen Fall. Beispielsweise sind zwei Menschen kaum exakt gleich gro\u00DF, sondern nur bis auf Haaresbreite oder weniger. In solchen F\u00E4llen sind Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen n\u00FCtzlich. Mit Hilfe dieser Funktionen l\u00E4sst sich die Wahrscheinlichkeit f\u00FCr ein beliebiges Intervall \u2013 beispielsweise eine K\u00F6rpergr\u00F6\u00DFe zwischen 1,80 m und 1,81 m \u2013 bestimmen, obwohl unendlich viele Werte in diesem Intervall liegen, von denen jeder einzelne die Wahrscheinlichkeit hat."@de . . . . . . . . "Probablodensa funkcio"@eo . . . . . . . . "N.G."@en . "D/d031110"@en . "\uD655\uB960\uB860\uC5D0\uC11C \uD655\uB960 \uBC00\uB3C4 \uD568\uC218(\u78BA\u7387\u5BC6\u5EA6\u51FD\u6578, \uC601\uC5B4: probability density function \uC57D\uC790 pdf)\uB294 \uD655\uB960 \uBCC0\uC218\uC758 \uBD84\uD3EC\uB97C \uB098\uD0C0\uB0B4\uB294 \uD568\uC218\uB85C, \uD655\uB960 \uBC00\uB3C4 \uD568\uC218 \uC640 \uAD6C\uAC04 \uC5D0 \uB300\uD574\uC11C \uD655\uB960 \uBCC0\uC218 \uAC00 \uAD6C\uAC04\uC5D0 \uD3EC\uD568\uB420 \uD655\uB960 \uB294 \uAC00 \uB41C\uB2E4. \uD655\uB960 \uBC00\uB3C4 \uD568\uC218 \uB294 \uB2E4\uC74C\uC758 \uB450 \uC870\uAC74\uC744 \uB9CC\uC871\uD574\uC57C \uD55C\uB2E4. 1. \n* \uBAA8\uB4E0 \uC2E4\uC218\uAC12 \uC5D0 \uB300\uD574 2. \n* \uD655\uB960 \uBC00\uB3C4 \uD568\uC218\uC640 \uB204\uC801 \uBD84\uD3EC \uD568\uC218\uC5D0\uB294 \uB2E4\uC74C\uACFC \uAC19\uC740 \uC218\uC2DD\uC774 \uC131\uB9BD\uD55C\uB2E4."@ko . . . . "Funzione di densit\u00E0 di probabilit\u00E0"@it . . "En la teor\u00EDa de la probabilidad, la funci\u00F3n de densidad de probabilidad, funci\u00F3n de densidad, o simplemente densidad de una variable aleatoria continua describe la probabilidad relativa seg\u00FAn la cual dicha variable aleatoria tomar\u00E1 determinado valor.La probabilidad de que la variable aleatoria caiga en una regi\u00F3n espec\u00EDfica del espacio de posibilidades estar\u00E1 dada por la integral de la densidad de esta variable entre uno y otro l\u00EDmite de dicha regi\u00F3n.La funci\u00F3n de densidad de probabilidad (FDP) es positiva a lo largo de todo su dominio y su integral sobre todo el espacio es de valor unitario."@es . . "T\u00E4thetsfunktion"@sv . . "\u0413\u0443\u0441\u0442\u0438\u043D\u0430 \u0439\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456 \u0430\u0431\u043E \u0449\u0456\u043B\u044C\u043D\u0456\u0441\u0442\u044C \u043D\u0435\u043F\u0435\u0440\u0435\u0440\u0432\u043D\u043E\u0457 \u0432\u0438\u043F\u0430\u0434\u043A\u043E\u0432\u043E\u0457 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0438 \u2014 \u0446\u0435 \u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0456\u044F, \u0449\u043E \u0432\u0438\u0437\u043D\u0430\u0447\u0430\u0454 \u0439\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u0456\u0441\u043D\u0443 \u043C\u0456\u0440\u0443 \u0432\u0456\u0434\u043D\u043E\u0441\u043D\u043E\u0457 \u043F\u0440\u0430\u0432\u0434\u043E\u043F\u043E\u0434\u0456\u0431\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456, \u0442\u043E\u0433\u043E \u0449\u043E \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u043D\u044F \u0432\u0438\u043F\u0430\u0434\u043A\u043E\u0432\u043E\u0457 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435 \u0432\u0456\u0434\u043F\u043E\u0432\u0456\u0434\u0430\u0442\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043D\u0456\u0439 \u043F\u043E\u0434\u0456\u0457, \u0434\u043B\u044F \u043A\u043E\u0436\u043D\u043E\u0457 \u043E\u043A\u0440\u0435\u043C\u043E\u0457 \u043F\u043E\u0434\u0456\u0457 (\u0430\u0431\u043E \u0442\u043E\u0447\u043A\u0438) \u0443 \u043F\u0440\u043E\u0441\u0442\u043E\u0440\u0456 \u043F\u043E\u0434\u0456\u0439 (\u043C\u043D\u043E\u0436\u0438\u043D\u0438 \u0432\u0441\u0456\u0445 \u043C\u043E\u0436\u043B\u0438\u0432\u0438\u0445 \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u044C, \u044F\u043A\u0456 \u043C\u043E\u0436\u0435 \u043F\u0440\u0438\u0439\u043C\u0430\u0442\u0438 \u0432\u0438\u043F\u0430\u0434\u043A\u043E\u0432\u0430 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0430). \u0406\u043D\u0448\u0438\u043C\u0438 \u0441\u043B\u043E\u0432\u0430\u043C\u0438, \u0432 \u0442\u043E\u0439 \u0447\u0430\u0441, \u044F\u043A \u0430\u0431\u0441\u043E\u043B\u044E\u0442\u043D\u0430 \u043F\u0440\u0430\u0432\u0434\u043E\u043F\u043E\u0434\u0456\u0431\u043D\u0456\u0441\u0442\u044C, \u0449\u043E \u043D\u0435\u043F\u0435\u0440\u0435\u0440\u0432\u043D\u0430 \u0432\u0438\u043F\u0430\u0434\u043A\u043E\u0432\u0430 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0430 \u043C\u043E\u0436\u0435 \u043F\u0440\u0438\u0439\u043D\u044F\u0442\u0438 \u043E\u0434\u043D\u0435 \u043A\u043E\u043D\u043A\u0440\u0435\u0442\u043D\u0435 \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u043D\u044F \u0434\u043E\u0440\u0456\u0432\u043D\u044E\u0454 0 (\u043E\u0441\u043A\u0456\u043B\u044C\u043A\u0438 \u0456\u0441\u043D\u0443\u0454 \u043D\u0435\u0441\u043A\u0456\u043D\u0447\u0435\u043D\u043D\u0430 \u043C\u043D\u043E\u0436\u0438\u043D\u0430 \u043C\u043E\u0436\u043B\u0438\u0432\u0438\u0445 \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u044C), \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u043D\u044F \u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0456\u0457 \u0449\u0456\u043B\u044C\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456 \u0443 \u0434\u0432\u043E\u0445 \u043E\u043A\u0440\u0435\u043C\u0438\u0445 \u0442\u043E\u0447\u043A\u0430\u0445 \u043C\u043E\u0436\u043D\u0430 \u0432\u0438\u043A\u043E\u0440\u0438\u0441\u0442\u0430\u0442\u0438 \u0430\u0431\u0438 \u043F\u0440\u0438\u043F\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u0438, \u043D\u0430\u0441\u043A\u0456\u043B\u044C\u043A\u0438 \u0439\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u0456\u0448\u0435 \u0446\u044F \u0432\u0438\u043F\u0430\u0434\u043A\u043E\u0432\u0430 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0430 \u0434\u043E\u0440\u0456\u0432\u043D\u044E\u0454 \u043E\u0434\u043D\u043E\u043C\u0443 \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u043D\u044E \u043F\u043E\u0440\u0456\u0432\u043D\u044E\u044E\u0447\u0438 \u0437 \u0456\u043D\u0448\u0438\u043C."@uk . . . . "Eine Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion, oft kurz Dichtefunktion, Wahrscheinlichkeitsdichte, Verteilungsdichte oder nur Dichte genannt und mit WDF oder englisch PDF (probability density function) abgek\u00FCrzt, ist eine spezielle reellwertige Funktion in der Stochastik. Dort dienen die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen zur Konstruktion von Wahrscheinlichkeitsverteilungen mithilfe von Integralen sowie zur Untersuchung und Klassifikation von Wahrscheinlichkeitsverteilungen."@de . "\uD655\uB960 \uBC00\uB3C4 \uD568\uC218"@ko . . . "30405"^^ . . . . . "Dalam teori probabilitas, Fungsi kepadatan probabilitas atau fkp (bahasa Inggris: probability density function) merupakan segolongan fungsi yang sering digunakan dalam teori statistika untuk menjelaskan perilaku suatu distribusi probabilitas teoretis. Suatu fungsi memenuhi kriteria sebagai fkp apabila nilainya selalu positif untuk setiap titik absis dan merupakan distribusi probabilitas. Ini berarti bahwa suatu fkp berharga non-negatif untuk semua nilai absis dan hasil integral tertentunya yang merentang dari \u2212\u221E menuju +\u221E sama dengan satu.Selain disebut sebagai fungsi kepekatan probabilitas, pustaka-pustaka juga menyebutnya sebagai fungsi kepekatan peluang atau fungsi kerapatan probabilitas."@in . "Funkcja g\u0119sto\u015Bci prawdopodobie\u0144stwa (g\u0119sto\u015B\u0107 zmiennej losowej) \u2013 nieujemna funkcja rzeczywista, okre\u015Blona dla rozk\u0142adu prawdopodobie\u0144stwa, taka \u017Ce ca\u0142ka z tej funkcji, obliczona w odpowiednich granicach, jest r\u00F3wna prawdopodobie\u0144stwu wyst\u0105pienia danego zdarzenia losowego. Funkcj\u0119 g\u0119sto\u015Bci definiuje si\u0119 dla rozk\u0142ad\u00F3w prawdopodobie\u0144stwa jednowymiarowych i wielowymiarowych. Rozk\u0142ady maj\u0105ce g\u0119sto\u015B\u0107 nazywane s\u0105 rozk\u0142adami ci\u0105g\u0142ymi."@pl . "\u78BA\u7387\u5BC6\u5EA6\u95A2\u6570\uFF08\u304B\u304F\u308A\u3064\u307F\u3064\u3069\u304B\u3093\u3059\u3046\u3001\uFF08\u82F1: probability density function\u3001PDF\uFF09\u3068\u306F\u3001\u78BA\u7387\u8AD6\u306B\u304A\u3044\u3066\u3001\u9023\u7D9A\u578B\u78BA\u7387\u5909\u6570\u304C\u3042\u308B\u5024\u3092\u3068\u308B\u3068\u3044\u3046\u4E8B\u8C61\u306E\u78BA\u7387\u5BC6\u5EA6\u3092\u8A18\u8FF0\u3059\u308B\u95A2\u6570\u3067\u3042\u308B\u3002\u78BA\u7387\u5909\u6570\u304C\u3042\u308B\u7BC4\u56F2\u306E\u5024\u3092\u3068\u308B\u78BA\u7387\u3092\u3001\u305D\u306E\u7BC4\u56F2\u306B\u308F\u305F\u3063\u3066\u78BA\u7387\u5BC6\u5EA6\u95A2\u6570\u3092\u7A4D\u5206\u3059\u308B\u3053\u3068\u306B\u3088\u308A\u5F97\u308B\u3053\u3068\u304C\u3067\u304D\u308B\u3088\u3046\u5B9A\u7FA9\u3055\u308C\u308B\u3002\u78BA\u7387\u5BC6\u5EA6\u95A2\u6570\u306E\u5024\u57DF\u306F\u975E\u8CA0\u306E\u5B9F\u6570\u3067\u3042\u308A\u3001\u5B9A\u7FA9\u57DF\u5168\u4F53\u3092\u7A4D\u5206\u3059\u308B\u30681\u3067\u3042\u308B\u3002 \u4F8B\u3048\u3070\u5358\u5909\u6570\u306E\u78BA\u7387\u5BC6\u5EA6\u95A2\u6570\u3092\u5E73\u9762\u4E0A\u306E\u30B0\u30E9\u30D5\u306B\u8868\u73FE\u3057\u3066\u3001x\u8EF8\u306B\u78BA\u7387\u5909\u6570\u306E\u5024\u3092\u3001y\u8EF8\u306B\u78BA\u7387\u5BC6\u5EA6\u3092\u63A1\u3063\u305F\u5834\u5408\u3001\u6C42\u3081\u305F\u3044\u7BC4\u56F2\uFF08x\u5024\uFF09\u306E\u4E0B\u9650\u5024\u3068\u4E0A\u9650\u5024\u3067\u306E\u5782\u76F4\u7DDA\u3068\u3001\u5909\u6570\u30B0\u30E9\u30D5\u66F2\u7DDA\u3068 y = 0 \u306E\u76F4\u7DDA\u3068\u3067\u56F2\u307E\u308C\u308B\u7BC4\u56F2\u306E\u9762\u7A4D\u304C\u78BA\u7387\u306B\u306A\u308B\u3002 \u300C\u78BA\u7387\u5206\u5E03\u95A2\u6570\u300D (probability distribution function) \u3042\u308B\u3044\u306F\u300C\u78BA\u7387\u95A2\u6570\u300D (probability function) \u3068\u3044\u3046\u7528\u8A9E\u306F\u3001\u5177\u4F53\u7684\u306B\u4F55\u3092\u6307\u3057\u3066\u3044\u308B\u304B\u73FE\u6642\u70B9\u3067\u3082\u5B9A\u7FA9\u304C\u66D6\u6627\u3067\u3042\u308A\u3001\u78BA\u7387\u8AD6\u7814\u7A76\u8005\u3084\u7D71\u8A08\u5B66\u8005\u306E\u9593\u3067\u306F\u3001\u305D\u306E\u610F\u5473\u304C\u6A19\u6E96\u7684\u3067\u306A\u3044\u3068\u3055\u308C\u308B\u5834\u5408\u304C\u3042\u308B\u3002 \u4ED6\u306E\u8CC7\u6599\u306B\u62E0\u308C\u3070\u300C\u78BA\u7387\u5BC6\u5EA6\u95A2\u6570\u300D\u306F\u5024\u306E\u96C6\u5408\u306B\u5BFE\u3059\u308B\u95A2\u6570\u3068\u3057\u3066\u5B9A\u7FA9\u3055\u308C\u305F\u308A\u3001\u7D2F\u7A4D\u5206\u5E03\u95A2\u6570\u3068\u306E\u95A2\u4FC2\u3067\u8A00\u53CA\u3055\u308C\u305F\u308A\u3001\u78BA\u7387\u8CEA\u91CF\u95A2\u6570\u306E\u610F\u5473\u3067\u4F7F\u308F\u308C\u305F\u308A\u3059\u308B\u3002\u3055\u3089\u306B\u306F\u3001\u5BC6\u5EA6\u95A2\u6570 (density function) \u3068\u3044\u3046\u7528\u8A9E\u304C\u78BA\u7387\u8CEA\u91CF\u95A2\u6570\u306E\u610F\u5473\u3067\u7528\u3044\u3089\u308C\u3066\u3044\u308B\u5834\u5408\u3082\u3042\u308B\u3002"@ja . . . "Probability density function"@en . . "En th\u00E9orie des probabilit\u00E9s, une variable al\u00E9atoire \u00E0 densit\u00E9 est une variable al\u00E9atoire r\u00E9elle ou vectorielle pour laquelle la probabilit\u00E9 d\u2019appartenance \u00E0 un domaine se calcule \u00E0 l\u2019aide d\u2019une int\u00E9grale sur ce domaine. La fonction \u00E0 int\u00E9grer est alors appel\u00E9e fonction de densit\u00E9 ou densit\u00E9 de probabilit\u00E9, \u00E9gale (dans le cas r\u00E9el) \u00E0 la d\u00E9riv\u00E9e de la fonction de r\u00E9partition. Les densit\u00E9s de probabilit\u00E9 sont les fonctions essentiellement positives et int\u00E9grables d\u2019int\u00E9grale 1."@fr . "Kansdichtheid"@nl . . . . . . . . . "Funkcja g\u0119sto\u015Bci prawdopodobie\u0144stwa"@pl . . . . . . "Een kansdichtheid of waarschijnlijkheidsdichtheid is een functie waarmee de kansverdeling van een continue stochastische variabele beschreven kan worden. Zo'n stochastische variabele neemt geen enkele individuele waarde aan met positieve kans. Hier geldt dus (op het eerste gezicht paradoxaal) voor alle : Omdat de verdelingsfunctie van een continue stochastische variabele absoluut continu is en dus (bijna overal) differentieerbaar, kan deze vastgeled worden door z'n afgeleide . Als deze overal gedefinieerd is, wordt de afgeleide de kansdichtheid van genoemd. De kansdichtheid geeft voor een continue stochastische variabele een goed beeld hoe de totale 'kansmassa' (in totaal 1) verdeeld is over het waardenbereik van de stochastische variabele. Met behulp van de kansdichtheid worden kansen bepaald door:"@nl . "\u062F\u0627\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0643\u062B\u0627\u0641\u0629 \u0627\u0644\u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644\u064A\u0629"@ar . . "En matematiko, probablodensa funkcio (pdf) servas por prezenti probablodistribuon esprimitajn pere de integraloj. Probablodensa funkcio estas \u0109ie nenegativa kaj \u011Dia integralo de \u2212\u221E al +\u221E estas egala al 1. Se probablodistribuo havas denson f(x), tiam la infinitezima intervalo [x, x + dx] havas probablon f(x) dx. Formale, probablodistribuo havas denson f(x) se f(x) estas nenegativa funkcio R \u2192 R tia ke la probablo de intervalo [a, b] estas donita per por \u0109iuj du nombroj a kaj b. La tuteca integralo de f devas esti 1. Male, por \u0109iu nenegativa Lebego-integralebla funkcio kun tuteca integralo 1 ekzistas hazarda variablo, kies denso \u011Di estas."@eo . . . "In probability theory, a probability density function (PDF), or density of a continuous random variable, is a function whose value at any given sample (or point) in the sample space (the set of possible values taken by the random variable) can be interpreted as providing a relative likelihood that the value of the random variable would be close to that sample. Probability density is the probability per unit length, in other words, while the absolute likelihood for a continuous random variable to take on any particular value is 0 (since there is an infinite set of possible values to begin with), the value of the PDF at two different samples can be used to infer, in any particular draw of the random variable, how much more likely it is that the random variable would be close to one sample compared to the other sample. In a more precise sense, the PDF is used to specify the probability of the random variable falling within a particular range of values, as opposed to taking on any one value. This probability is given by the integral of this variable's PDF over that range\u2014that is, it is given by the area under the density function but above the horizontal axis and between the lowest and greatest values of the range. The probability density function is nonnegative everywhere, and the area under the entire curve is equal to 1. The terms \"probability distribution function\" and \"probability function\" have also sometimes been used to denote the probability density function. However, this use is not standard among probabilists and statisticians. In other sources, \"probability distribution function\" may be used when the probability distribution is defined as a function over general sets of values or it may refer to the cumulative distribution function, or it may be a probability mass function (PMF) rather than the density. \"Density function\" itself is also used for the probability mass function, leading to further confusion. In general though, the PMF is used in the context of discrete random variables (random variables that take values on a countable set), while the PDF is used in the context of continuous random variables."@en . . "43487"^^ . "\u0413\u0443\u0441\u0442\u0438\u043D\u0430 \u0439\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456 \u0430\u0431\u043E \u0449\u0456\u043B\u044C\u043D\u0456\u0441\u0442\u044C \u043D\u0435\u043F\u0435\u0440\u0435\u0440\u0432\u043D\u043E\u0457 \u0432\u0438\u043F\u0430\u0434\u043A\u043E\u0432\u043E\u0457 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0438 \u2014 \u0446\u0435 \u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0456\u044F, \u0449\u043E \u0432\u0438\u0437\u043D\u0430\u0447\u0430\u0454 \u0439\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u0456\u0441\u043D\u0443 \u043C\u0456\u0440\u0443 \u0432\u0456\u0434\u043D\u043E\u0441\u043D\u043E\u0457 \u043F\u0440\u0430\u0432\u0434\u043E\u043F\u043E\u0434\u0456\u0431\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456, \u0442\u043E\u0433\u043E \u0449\u043E \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u043D\u044F \u0432\u0438\u043F\u0430\u0434\u043A\u043E\u0432\u043E\u0457 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435 \u0432\u0456\u0434\u043F\u043E\u0432\u0456\u0434\u0430\u0442\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043D\u0456\u0439 \u043F\u043E\u0434\u0456\u0457, \u0434\u043B\u044F \u043A\u043E\u0436\u043D\u043E\u0457 \u043E\u043A\u0440\u0435\u043C\u043E\u0457 \u043F\u043E\u0434\u0456\u0457 (\u0430\u0431\u043E \u0442\u043E\u0447\u043A\u0438) \u0443 \u043F\u0440\u043E\u0441\u0442\u043E\u0440\u0456 \u043F\u043E\u0434\u0456\u0439 (\u043C\u043D\u043E\u0436\u0438\u043D\u0438 \u0432\u0441\u0456\u0445 \u043C\u043E\u0436\u043B\u0438\u0432\u0438\u0445 \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u044C, \u044F\u043A\u0456 \u043C\u043E\u0436\u0435 \u043F\u0440\u0438\u0439\u043C\u0430\u0442\u0438 \u0432\u0438\u043F\u0430\u0434\u043A\u043E\u0432\u0430 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0430). \u0406\u043D\u0448\u0438\u043C\u0438 \u0441\u043B\u043E\u0432\u0430\u043C\u0438, \u0432 \u0442\u043E\u0439 \u0447\u0430\u0441, \u044F\u043A \u0430\u0431\u0441\u043E\u043B\u044E\u0442\u043D\u0430 \u043F\u0440\u0430\u0432\u0434\u043E\u043F\u043E\u0434\u0456\u0431\u043D\u0456\u0441\u0442\u044C, \u0449\u043E \u043D\u0435\u043F\u0435\u0440\u0435\u0440\u0432\u043D\u0430 \u0432\u0438\u043F\u0430\u0434\u043A\u043E\u0432\u0430 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0430 \u043C\u043E\u0436\u0435 \u043F\u0440\u0438\u0439\u043D\u044F\u0442\u0438 \u043E\u0434\u043D\u0435 \u043A\u043E\u043D\u043A\u0440\u0435\u0442\u043D\u0435 \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u043D\u044F \u0434\u043E\u0440\u0456\u0432\u043D\u044E\u0454 0 (\u043E\u0441\u043A\u0456\u043B\u044C\u043A\u0438 \u0456\u0441\u043D\u0443\u0454 \u043D\u0435\u0441\u043A\u0456\u043D\u0447\u0435\u043D\u043D\u0430 \u043C\u043D\u043E\u0436\u0438\u043D\u0430 \u043C\u043E\u0436\u043B\u0438\u0432\u0438\u0445 \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u044C), \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u043D\u044F \u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0456\u0457 \u0449\u0456\u043B\u044C\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456 \u0443 \u0434\u0432\u043E\u0445 \u043E\u043A\u0440\u0435\u043C\u0438\u0445 \u0442\u043E\u0447\u043A\u0430\u0445 \u043C\u043E\u0436\u043D\u0430 \u0432\u0438\u043A\u043E\u0440\u0438\u0441\u0442\u0430\u0442\u0438 \u0430\u0431\u0438 \u043F\u0440\u0438\u043F\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u0438, \u043D\u0430\u0441\u043A\u0456\u043B\u044C\u043A\u0438 \u0439\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u0456\u0448\u0435 \u0446\u044F \u0432\u0438\u043F\u0430\u0434\u043A\u043E\u0432\u0430 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0430 \u0434\u043E\u0440\u0456\u0432\u043D\u044E\u0454 \u043E\u0434\u043D\u043E\u043C\u0443 \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u043D\u044E \u043F\u043E\u0440\u0456\u0432\u043D\u044E\u044E\u0447\u0438 \u0437 \u0456\u043D\u0448\u0438\u043C. \u0423 \u0431\u0456\u043B\u044C\u0448 \u0442\u043E\u0447\u043D\u043E\u043C\u0443 \u0440\u043E\u0437\u0443\u043C\u0456\u043D\u043D\u0456, \u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0456\u044F \u0433\u0443\u0441\u0442\u0438\u043D\u0438 \u0439\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456 \u0432\u0438\u043A\u043E\u0440\u0438\u0441\u0442\u043E\u0432\u0443\u0454\u0442\u044C\u0441\u044F \u0434\u043B\u044F \u0432\u0438\u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u043D\u044F \u0439\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u0456\u0441\u0442\u044C \u0442\u043E\u0433\u043E, \u0449\u043E \u0432\u0438\u043F\u0430\u0434\u043A\u043E\u0432\u0430 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0430 \u043F\u043E\u0442\u0440\u0430\u043F\u0438\u0442\u044C \u0443 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043D\u0438\u0439 \u0434\u0456\u0430\u043F\u0430\u0437\u043E\u043D \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u044C, \u0437\u0430\u043C\u0456\u0441\u0442\u044C \u0442\u043E\u0433\u043E \u0449\u043E\u0431 \u0432\u0438\u0437\u043D\u0430\u0447\u0430\u0442\u0438 \u0447\u0438 \u043F\u0440\u0438\u0439\u043C\u0435 \u0432\u043E\u043D\u0430 \u043E\u0434\u043D\u0435 \u043A\u043E\u043D\u043A\u0440\u0435\u0442\u043D\u0435 \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u043D\u044F. \u0426\u044F \u0439\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u0456\u0441\u0442\u044C \u0437\u0430\u0434\u0430\u0454\u0442\u044C\u0441\u044F \u0437\u0430 \u0434\u043E\u043F\u043E\u043C\u043E\u0433\u043E\u044E \u0456\u043D\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u043B\u0430 \u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0456\u0457 \u0433\u0443\u0441\u0442\u0438\u043D\u0438 \u0446\u0456\u0454\u0457 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0438 \u043F\u043E \u0442\u043E\u043C\u0443 \u0434\u0456\u0430\u043F\u0430\u0437\u043E\u043D\u0443 \u2014 \u0442\u043E\u0431\u0442\u043E \u0432\u043E\u043D\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0454 \u043F\u043B\u043E\u0449\u0443 \u0449\u043E \u043E\u0431\u043C\u0435\u0436\u0435\u043D\u0430 \u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0456\u0454\u044E \u0433\u0443\u0441\u0442\u0438\u043D\u0438 \u0439 \u0433\u043E\u0440\u0438\u0437\u043E\u043D\u0442\u0430\u043B\u044C\u043D\u043E\u044E \u0432\u0456\u0441\u0441\u044E \u043A\u043E\u043E\u0440\u0434\u0438\u043D\u0430\u0442 \u0456 \u043E\u0431\u043C\u0435\u0436\u0435\u043D\u043E\u044E \u0437\u0430\u0434\u0430\u043D\u0438\u043C \u0434\u0456\u0430\u043F\u0430\u0437\u043E\u043D\u043E\u043C. \u0424\u0443\u043D\u043A\u0446\u0456\u044F \u0433\u0443\u0441\u0442\u0438\u043D\u0438 \u0456\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u043E\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0454 \u043D\u0435\u0432\u0456\u0434'\u0454\u043C\u043D\u043E\u044E \u043D\u0430 \u0432\u0441\u0456\u0439 \u043E\u0431\u043B\u0430\u0441\u0442\u0456 \u0432\u0438\u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u043D\u044F, \u0430 \u0457\u0457 \u0456\u043D\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u043B \u043F\u043E \u0432\u0441\u044C\u043E\u043C\u0443 \u043F\u0440\u043E\u0441\u0442\u043E\u0440\u0443 \u043F\u043E\u0434\u0456\u0439 \u0434\u043E\u0440\u0456\u0432\u043D\u044E\u0454 \u043E\u0434\u0438\u043D\u0438\u0446\u0456. \u0423 \u0432\u0438\u043F\u0430\u0434\u043A\u0443, \u043A\u043E\u043B\u0438 \u0439\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u0456\u0441\u043D\u0430 \u043C\u0456\u0440\u0430 \u0454 \u0440\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B\u043E\u043C \u0432\u0438\u043F\u0430\u0434\u043A\u043E\u0432\u043E\u0457 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0438, \u0433\u043E\u0432\u043E\u0440\u044F\u0442\u044C \u043F\u0440\u043E \u0449\u0456\u043B\u044C\u043D\u0456\u0441\u0442\u044C \u0432\u0438\u043F\u0430\u0434\u043A\u043E\u0432\u043E\u0457 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0438."@uk . . . . . . . "Variable al\u00E9atoire \u00E0 densit\u00E9"@fr . . "\u5728\u6570\u5B66\u4E2D\uFF0C\u8FDE\u7EED\u578B\u968F\u673A\u53D8\u91CF\u7684\u6982\u7387\u5BC6\u5EA6\u51FD\u6578\uFF08Probability density function\uFF0C\u7C21\u5BEB\u4F5CPDF \uFF09\uFF0C\u5728\u4E0D\u81F4\u65BC\u6DF7\u6DC6\u65F6\u53EF\u7B80\u79F0\u4E3A\u5BC6\u5EA6\u51FD\u6570\uFF0C\u662F\u4E00\u4E2A\u63CF\u8FF0\u8FD9\u4E2A\u968F\u673A\u53D8\u91CF\u7684\u8F93\u51FA\u503C\uFF0C\u5728\u67D0\u4E2A\u786E\u5B9A\u7684\u53D6\u503C\u70B9\u9644\u8FD1\u7684\u53EF\u80FD\u6027\u7684\u51FD\u6570\u3002\u5716\u4E2D\uFF0C\u6A6B\u8EF8\u70BA\u96A8\u6A5F\u8B8A\u91CF\u7684\u53D6\u503C\uFF0C\u7E31\u8EF8\u70BA\u6982\u7387\u5BC6\u5EA6\u51FD\u6578\u7684\u503C\uFF0C\u800C\u968F\u673A\u53D8\u91CF\u7684\u53D6\u503C\u843D\u5728\u67D0\u4E2A\u533A\u57DF\u5185\u7684\u6982\u7387\u70BA\u6982\u7387\u5BC6\u5EA6\u51FD\u6570\u5728\u8FD9\u4E2A\u533A\u57DF\u4E0A\u7684\u79EF\u5206\u3002\u5F53\u6982\u7387\u5BC6\u5EA6\u51FD\u6570\u5B58\u5728\u7684\u65F6\u5019\uFF0C\u7D2F\u7A4D\u5206\u4F48\u51FD\u6578\u662F\u6982\u7387\u5BC6\u5EA6\u51FD\u6570\u7684\u79EF\u5206\u3002 \u6982\u7387\u5BC6\u5EA6\u51FD\u6570\u6709\u65F6\u4E5F\u88AB\u79F0\u4E3A\u6982\u7387\u5206\u5E03\u51FD\u6570\uFF0C\u4F46\u8FD9\u79CD\u79F0\u6CD5\u53EF\u80FD\u4F1A\u548C\u7D2F\u79EF\u5206\u5E03\u51FD\u6570(CDF)\u6216\u6982\u7387\u8D28\u91CF\u51FD\u6570(PMF)\u6DF7\u6DC6\u3002"@zh . . "\u041F\u043B\u043E\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u044C \u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u0438"@ru . . "\uD655\uB960\uB860\uC5D0\uC11C \uD655\uB960 \uBC00\uB3C4 \uD568\uC218(\u78BA\u7387\u5BC6\u5EA6\u51FD\u6578, \uC601\uC5B4: probability density function \uC57D\uC790 pdf)\uB294 \uD655\uB960 \uBCC0\uC218\uC758 \uBD84\uD3EC\uB97C \uB098\uD0C0\uB0B4\uB294 \uD568\uC218\uB85C, \uD655\uB960 \uBC00\uB3C4 \uD568\uC218 \uC640 \uAD6C\uAC04 \uC5D0 \uB300\uD574\uC11C \uD655\uB960 \uBCC0\uC218 \uAC00 \uAD6C\uAC04\uC5D0 \uD3EC\uD568\uB420 \uD655\uB960 \uB294 \uAC00 \uB41C\uB2E4. \uD655\uB960 \uBC00\uB3C4 \uD568\uC218 \uB294 \uB2E4\uC74C\uC758 \uB450 \uC870\uAC74\uC744 \uB9CC\uC871\uD574\uC57C \uD55C\uB2E4. 1. \n* \uBAA8\uB4E0 \uC2E4\uC218\uAC12 \uC5D0 \uB300\uD574 2. \n* \uD655\uB960 \uBC00\uB3C4 \uD568\uC218\uC640 \uB204\uC801 \uBD84\uD3EC \uD568\uC218\uC5D0\uB294 \uB2E4\uC74C\uACFC \uAC19\uC740 \uC218\uC2DD\uC774 \uC131\uB9BD\uD55C\uB2E4."@ko . "\u041F\u043B\u043E\u0301\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u044C \u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0301\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u0438 \u2014 \u043E\u0434\u0438\u043D \u0438\u0437 \u0441\u043F\u043E\u0441\u043E\u0431\u043E\u0432 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043D\u0438\u044F \u0440\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u044F \u0441\u043B\u0443\u0447\u0430\u0439\u043D\u043E\u0439 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u044B. \u0412\u043E \u043C\u043D\u043E\u0433\u0438\u0445 \u043F\u0440\u0430\u043A\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043A\u0438\u0445 \u043F\u0440\u0438\u043B\u043E\u0436\u0435\u043D\u0438\u044F\u0445 \u043F\u043E\u043D\u044F\u0442\u0438\u044F \u00AB\u043F\u043B\u043E\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u044C \u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u0438\u00BB \u0438 \u00AB\u043F\u043B\u043E\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u044C (\u0440\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u044F) \u0441\u043B\u0443\u0447\u0430\u0439\u043D\u043E\u0439 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u044B\u00BB \u0438\u043B\u0438 \u00AB\u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0438\u044F \u0440\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u044F \u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u0435\u0439\u00BB \u0444\u0430\u043A\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043A\u0438 \u0441\u0438\u043D\u043E\u043D\u0438\u043C\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u044E\u0442\u0441\u044F \u0438 \u043F\u043E\u0434 \u043D\u0438\u043C\u0438 \u043F\u043E\u0434\u0440\u0430\u0437\u0443\u043C\u0435\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044F \u0432\u0435\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043D\u043D\u0430\u044F \u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0438\u044F, \u0445\u0430\u0440\u0430\u043A\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0443\u044E\u0449\u0430\u044F \u0441\u0440\u0430\u0432\u043D\u0438\u0442\u0435\u043B\u044C\u043D\u0443\u044E \u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u044C \u0440\u0435\u0430\u043B\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0442\u0435\u0445 \u0438\u043B\u0438 \u0438\u043D\u044B\u0445 \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u0438\u0439 \u0441\u043B\u0443\u0447\u0430\u0439\u043D\u043E\u0439 \u043F\u0435\u0440\u0435\u043C\u0435\u043D\u043D\u043E\u0439 (\u043F\u0435\u0440\u0435\u043C\u0435\u043D\u043D\u044B\u0445)."@ru . . "Em teoria das probabilidades e estat\u00EDstica, a fun\u00E7\u00E3o densidade de probabilidade (FDP), ou densidade de uma vari\u00E1vel aleat\u00F3ria cont\u00EDnua, \u00E9 uma fun\u00E7\u00E3o que descreve a verossimilhan\u00E7a de uma vari\u00E1vel aleat\u00F3ria tomar um valor dado. A probabilidade da vari\u00E1vel aleat\u00F3ria cair em uma faixa particular \u00E9 dada pela integral da densidade dessa vari\u00E1vel sobre tal faixa - isto \u00E9, \u00E9 dada pela \u00E1rea abaixo da fun\u00E7\u00E3o densidade mas acima do eixo horizontal e entre o menor e o maior valor dessa faixa. A fun\u00E7\u00E3o densidade de probabilidade \u00E9 n\u00E3o negativa sempre, e sua integral sobre todo o espa\u00E7o \u00E9 igual a um. A fun\u00E7\u00E3o densidade pode ser obtida a partir da fun\u00E7\u00E3o distribui\u00E7\u00E3o acumulada a partir da opera\u00E7\u00E3o de deriva\u00E7\u00E3o (quando esta \u00E9 deriv\u00E1vel)."@pt . "\u78BA\u7387\u5BC6\u5EA6\u95A2\u6570\uFF08\u304B\u304F\u308A\u3064\u307F\u3064\u3069\u304B\u3093\u3059\u3046\u3001\uFF08\u82F1: probability density function\u3001PDF\uFF09\u3068\u306F\u3001\u78BA\u7387\u8AD6\u306B\u304A\u3044\u3066\u3001\u9023\u7D9A\u578B\u78BA\u7387\u5909\u6570\u304C\u3042\u308B\u5024\u3092\u3068\u308B\u3068\u3044\u3046\u4E8B\u8C61\u306E\u78BA\u7387\u5BC6\u5EA6\u3092\u8A18\u8FF0\u3059\u308B\u95A2\u6570\u3067\u3042\u308B\u3002\u78BA\u7387\u5909\u6570\u304C\u3042\u308B\u7BC4\u56F2\u306E\u5024\u3092\u3068\u308B\u78BA\u7387\u3092\u3001\u305D\u306E\u7BC4\u56F2\u306B\u308F\u305F\u3063\u3066\u78BA\u7387\u5BC6\u5EA6\u95A2\u6570\u3092\u7A4D\u5206\u3059\u308B\u3053\u3068\u306B\u3088\u308A\u5F97\u308B\u3053\u3068\u304C\u3067\u304D\u308B\u3088\u3046\u5B9A\u7FA9\u3055\u308C\u308B\u3002\u78BA\u7387\u5BC6\u5EA6\u95A2\u6570\u306E\u5024\u57DF\u306F\u975E\u8CA0\u306E\u5B9F\u6570\u3067\u3042\u308A\u3001\u5B9A\u7FA9\u57DF\u5168\u4F53\u3092\u7A4D\u5206\u3059\u308B\u30681\u3067\u3042\u308B\u3002 \u4F8B\u3048\u3070\u5358\u5909\u6570\u306E\u78BA\u7387\u5BC6\u5EA6\u95A2\u6570\u3092\u5E73\u9762\u4E0A\u306E\u30B0\u30E9\u30D5\u306B\u8868\u73FE\u3057\u3066\u3001x\u8EF8\u306B\u78BA\u7387\u5909\u6570\u306E\u5024\u3092\u3001y\u8EF8\u306B\u78BA\u7387\u5BC6\u5EA6\u3092\u63A1\u3063\u305F\u5834\u5408\u3001\u6C42\u3081\u305F\u3044\u7BC4\u56F2\uFF08x\u5024\uFF09\u306E\u4E0B\u9650\u5024\u3068\u4E0A\u9650\u5024\u3067\u306E\u5782\u76F4\u7DDA\u3068\u3001\u5909\u6570\u30B0\u30E9\u30D5\u66F2\u7DDA\u3068 y = 0 \u306E\u76F4\u7DDA\u3068\u3067\u56F2\u307E\u308C\u308B\u7BC4\u56F2\u306E\u9762\u7A4D\u304C\u78BA\u7387\u306B\u306A\u308B\u3002 \u300C\u78BA\u7387\u5206\u5E03\u95A2\u6570\u300D (probability distribution function) \u3042\u308B\u3044\u306F\u300C\u78BA\u7387\u95A2\u6570\u300D (probability function) \u3068\u3044\u3046\u7528\u8A9E\u306F\u3001\u5177\u4F53\u7684\u306B\u4F55\u3092\u6307\u3057\u3066\u3044\u308B\u304B\u73FE\u6642\u70B9\u3067\u3082\u5B9A\u7FA9\u304C\u66D6\u6627\u3067\u3042\u308A\u3001\u78BA\u7387\u8AD6\u7814\u7A76\u8005\u3084\u7D71\u8A08\u5B66\u8005\u306E\u9593\u3067\u306F\u3001\u305D\u306E\u610F\u5473\u304C\u6A19\u6E96\u7684\u3067\u306A\u3044\u3068\u3055\u308C\u308B\u5834\u5408\u304C\u3042\u308B\u3002 \u4ED6\u306E\u8CC7\u6599\u306B\u62E0\u308C\u3070\u300C\u78BA\u7387\u5BC6\u5EA6\u95A2\u6570\u300D\u306F\u5024\u306E\u96C6\u5408\u306B\u5BFE\u3059\u308B\u95A2\u6570\u3068\u3057\u3066\u5B9A\u7FA9\u3055\u308C\u305F\u308A\u3001\u7D2F\u7A4D\u5206\u5E03\u95A2\u6570\u3068\u306E\u95A2\u4FC2\u3067\u8A00\u53CA\u3055\u308C\u305F\u308A\u3001\u78BA\u7387\u8CEA\u91CF\u95A2\u6570\u306E\u610F\u5473\u3067\u4F7F\u308F\u308C\u305F\u308A\u3059\u308B\u3002\u3055\u3089\u306B\u306F\u3001\u5BC6\u5EA6\u95A2\u6570 (density function) \u3068\u3044\u3046\u7528\u8A9E\u304C\u78BA\u7387\u8CEA\u91CF\u95A2\u6570\u306E\u610F\u5473\u3067\u7528\u3044\u3089\u308C\u3066\u3044\u308B\u5834\u5408\u3082\u3042\u308B\u3002"@ja . "Funkcja g\u0119sto\u015Bci prawdopodobie\u0144stwa (g\u0119sto\u015B\u0107 zmiennej losowej) \u2013 nieujemna funkcja rzeczywista, okre\u015Blona dla rozk\u0142adu prawdopodobie\u0144stwa, taka \u017Ce ca\u0142ka z tej funkcji, obliczona w odpowiednich granicach, jest r\u00F3wna prawdopodobie\u0144stwu wyst\u0105pienia danego zdarzenia losowego. Funkcj\u0119 g\u0119sto\u015Bci definiuje si\u0119 dla rozk\u0142ad\u00F3w prawdopodobie\u0144stwa jednowymiarowych i wielowymiarowych. Rozk\u0142ady maj\u0105ce g\u0119sto\u015B\u0107 nazywane s\u0105 rozk\u0142adami ci\u0105g\u0142ymi."@pl . . . . "\u78BA\u7387\u5BC6\u5EA6\u95A2\u6570"@ja . . "In probability theory, a probability density function (PDF), or density of a continuous random variable, is a function whose value at any given sample (or point) in the sample space (the set of possible values taken by the random variable) can be interpreted as providing a relative likelihood that the value of the random variable would be close to that sample. Probability density is the probability per unit length, in other words, while the absolute likelihood for a continuous random variable to take on any particular value is 0 (since there is an infinite set of possible values to begin with), the value of the PDF at two different samples can be used to infer, in any particular draw of the random variable, how much more likely it is that the random variable would be close to one sample co"@en . . "Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion"@de . . . . . . "\u0641\u064A \u0646\u0638\u0631\u064A\u0629 \u0627\u0644\u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644\u0627\u062A\u060C \u062F\u0627\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0643\u062B\u0627\u0641\u0629 \u0627\u0644\u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644\u064A\u0629 (\u062F.\u0643.\u0627) (\u0628\u0627\u0644\u0625\u0646\u062C\u0644\u064A\u0632\u064A\u0629: probability density function)\u200F \u0623\u0648 (pdf) \u0647\u064A \u0627\u0644\u062F\u0627\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0645\u0645\u062B\u0644\u0629 \u0644\u0623\u064A \u062A\u0648\u0632\u064A\u0639 \u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644\u064A \u0639\u0646 \u0637\u0631\u064A\u0642 \u0627\u0644\u062A\u0643\u0627\u0645\u0644. \u0648\u062A\u0643\u0648\u0646 \u062F\u0627\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0643\u062B\u0627\u0641\u0629 \u0627\u0644\u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644\u064A\u0629 \u0645\u0648\u062C\u0628\u0629 \u062F\u0627\u0626\u0645\u064B\u0627\u060C \u0643\u0645\u0627 \u064A\u0643\u0648\u0646 \u062A\u0643\u0627\u0645\u0644\u0647\u0627 \u0645\u0646 \u221E- \u0625\u0644\u0649 \u221E+ \u0645\u0633\u0627\u0648\u064A\u064B\u0627 \u0644\u0648\u0627\u062D\u062F: \u064A\u0645\u0643\u0646 \u0648\u0635\u0641 \u062F\u0627\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0643\u062B\u0627\u0641\u0629 \u0627\u0644\u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644\u064A\u0629 \u0628\u0623\u0646\u0647\u0627 \u062A\u0642\u0648\u064A\u0645 \u0644\u0627\u0633\u062A\u0645\u0631\u0627\u0631\u064A\u0629 \u0645\u0646\u0633\u0651\u062C \u0627\u0644\u0630\u064A \u064A\u0645\u062B\u0644 \u0627\u0644\u062A\u0643\u0631\u0627\u0631\u0627\u062A \u0627\u0644\u0646\u0633\u0628\u064A\u0629 \u0636\u0645\u0646 \u0645\u062C\u0627\u0644\u0627\u062A \u0627\u0644\u0646\u062A\u0627\u0626\u062C \u0627\u0644\u0628\u064A\u0627\u0646\u064A\u0629."@ar . "Dalam teori probabilitas, Fungsi kepadatan probabilitas atau fkp (bahasa Inggris: probability density function) merupakan segolongan fungsi yang sering digunakan dalam teori statistika untuk menjelaskan perilaku suatu distribusi probabilitas teoretis. Suatu fungsi memenuhi kriteria sebagai fkp apabila nilainya selalu positif untuk setiap titik absis dan merupakan distribusi probabilitas. Ini berarti bahwa suatu fkp berharga non-negatif untuk semua nilai absis dan hasil integral tertentunya yang merentang dari \u2212\u221E menuju +\u221E sama dengan satu.Selain disebut sebagai fungsi kepekatan probabilitas, pustaka-pustaka juga menyebutnya sebagai fungsi kepekatan peluang atau fungsi kerapatan probabilitas. Secara formal, sebuah distribusi probabilitas memiliki kerapatan f(x) jika f(x) adalah sebuah fungsi integrasi Lebesgue tak-negatif yang memetakan R \u2192 R, sehingga probabilitas dalam interval [a, b] diberikan oleh untuk setiap a dan b. Implikasinya adalah bahwa integral total dari f harus bernilai satu. Sebaliknya, setiap fungsi Lebesgue-terintegrasi tak-negatif dengan integral total bernilai satu adalah kerapatan probabilitas dari distribusi probabilitas yang telah didefinisikan, yang bersesuaian."@in . "En matematiko, probablodensa funkcio (pdf) servas por prezenti probablodistribuon esprimitajn pere de integraloj. Probablodensa funkcio estas \u0109ie nenegativa kaj \u011Dia integralo de \u2212\u221E al +\u221E estas egala al 1. Se probablodistribuo havas denson f(x), tiam la infinitezima intervalo [x, x + dx] havas probablon f(x) dx. Formale, probablodistribuo havas denson f(x) se f(x) estas nenegativa funkcio R \u2192 R tia ke la probablo de intervalo [a, b] estas donita per"@eo . . "\u6A5F\u7387\u5BC6\u5EA6\u51FD\u6578"@zh . . . "\u041F\u043B\u043E\u0301\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u044C \u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0301\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u0438 \u2014 \u043E\u0434\u0438\u043D \u0438\u0437 \u0441\u043F\u043E\u0441\u043E\u0431\u043E\u0432 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043D\u0438\u044F \u0440\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u044F \u0441\u043B\u0443\u0447\u0430\u0439\u043D\u043E\u0439 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u044B. \u0412\u043E \u043C\u043D\u043E\u0433\u0438\u0445 \u043F\u0440\u0430\u043A\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043A\u0438\u0445 \u043F\u0440\u0438\u043B\u043E\u0436\u0435\u043D\u0438\u044F\u0445 \u043F\u043E\u043D\u044F\u0442\u0438\u044F \u00AB\u043F\u043B\u043E\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u044C \u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u0438\u00BB \u0438 \u00AB\u043F\u043B\u043E\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u044C (\u0440\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u044F) \u0441\u043B\u0443\u0447\u0430\u0439\u043D\u043E\u0439 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u044B\u00BB \u0438\u043B\u0438 \u00AB\u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0438\u044F \u0440\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u044F \u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u0435\u0439\u00BB \u0444\u0430\u043A\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043A\u0438 \u0441\u0438\u043D\u043E\u043D\u0438\u043C\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u044E\u0442\u0441\u044F \u0438 \u043F\u043E\u0434 \u043D\u0438\u043C\u0438 \u043F\u043E\u0434\u0440\u0430\u0437\u0443\u043C\u0435\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044F \u0432\u0435\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043D\u043D\u0430\u044F \u0444\u0443\u043D\u043A\u0446\u0438\u044F, \u0445\u0430\u0440\u0430\u043A\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0443\u044E\u0449\u0430\u044F \u0441\u0440\u0430\u0432\u043D\u0438\u0442\u0435\u043B\u044C\u043D\u0443\u044E \u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u044C \u0440\u0435\u0430\u043B\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0442\u0435\u0445 \u0438\u043B\u0438 \u0438\u043D\u044B\u0445 \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u0438\u0439 \u0441\u043B\u0443\u0447\u0430\u0439\u043D\u043E\u0439 \u043F\u0435\u0440\u0435\u043C\u0435\u043D\u043D\u043E\u0439 (\u043F\u0435\u0440\u0435\u043C\u0435\u043D\u043D\u044B\u0445)."@ru . . . . . "1116692234"^^ . . . . . . . . "Hustota pravd\u011Bpodobnosti (hustota rozd\u011Blen\u00ED pravd\u011Bpodobnosti, anglicky Probability Density Function, PDF) v teorii pravd\u011Bpodobnosti je funkce, jej\u00ED\u017E integrac\u00ED na kter\u00E9mkoli vzorku (podmno\u017Ein\u011B prostoru element\u00E1rn\u00EDch jev\u016F) vyjde relativn\u00ED pravd\u011Bpodobnost, \u017Ee hodnota n\u00E1hodn\u00E9 prom\u011Bnn\u00E9 by se rovnala tomuto vzorku. Hodnota PDF ve dvou r\u016Fzn\u00FDch vzorc\u00EDch spojit\u00E9 n\u00E1hodn\u00E9 prom\u011Bnn\u00E9 m\u016F\u017Ee b\u00FDt p\u0159i libovoln\u00E9m n\u00E1hodn\u00E9m pokusu pou\u017Eita k porovn\u00E1n\u00ED, o kolik pravd\u011Bpodobn\u011Bj\u0161\u00ED je, \u017Ee n\u00E1hodn\u00E1 prom\u011Bnn\u00E1 by se rovnala jednomu vzorku ve srovn\u00E1n\u00ED s druh\u00FDm vzorkem. P\u0159itom absolutn\u00ED pravd\u011Bpodobnost, \u017Ee spojit\u00E1 n\u00E1hodn\u00E1 prom\u011Bnn\u00E1 nabyde p\u0159esn\u011B jak\u00E9koli konkr\u00E9tn\u00ED hodnoty je 0, proto\u017Ee existuje nekone\u010Dn\u00E1 mno\u017Eina mo\u017En\u00FDch hodnot, kter\u00E9 mohou nastat. (Pro spojitou n\u00E1hodnou veli\u010Dinu tak\u00E9 obecn\u011B neplat\u00ED, \u017Ee i jej\u00ED hustota pravd\u011Bpodobnosti je spojit\u00E1.) PDF se pou\u017E\u00EDv\u00E1 ke stanoven\u00ED pravd\u011Bpodobnosti , \u017Ee n\u00E1hodn\u00E1 prom\u011Bnn\u00E1 spad\u00E1 do ur\u010Dit\u00E9ho intervalu hodnot nam\u00EDsto libovoln\u00E9 jedin\u00E9 hodnoty. Tato pravd\u011Bpodobnost je ur\u010Dena integr\u00E1lem PDF t\u00E9to prom\u011Bnn\u00E9 nad uveden\u00FDm rozsahem, kter\u00FD si lze p\u0159edstavit jako plochu ohrani\u010Denou funkc\u00ED hustoty a vodorovnou osou, a mezi nejni\u017E\u0161\u00ED a nejvy\u0161\u0161\u00ED hodnotou dan\u00E9ho intervalu. Funkce hustoty pravd\u011Bpodobnosti je v\u0161ude nez\u00E1porn\u00E1 a jej\u00ED integr\u00E1l v cel\u00E9m prostoru je roven 1. Term\u00EDn funkce rozd\u011Blen\u00ED pravd\u011Bpodobnosti se m\u016F\u017Ee vztahovat i na kumulativn\u00ED distribu\u010Dn\u00ED funkci, nebo se m\u016F\u017Ee jednat sp\u00ED\u0161e o funkci pravd\u011Bpodobnosti (PMF) ne\u017E hustotu. Samostatn\u00FD term\u00EDn funkce hustoty se tak\u00E9 pou\u017E\u00EDv\u00E1 pro funkci pravd\u011Bpodobnosti, co\u017E vede k dal\u0161\u00EDmu zmatku.Obecn\u011B se v kontextu diskr\u00E9tn\u00EDch n\u00E1hodn\u00FDch prom\u011Bnn\u00FDch (n\u00E1hodn\u00FDch prom\u011Bnn\u00FDch, kter\u00E9 berou hodnoty na spo\u010Detn\u00E9 mno\u017Ein\u011B) pou\u017E\u00EDv\u00E1 term\u00EDnu funkce pravd\u011Bpodobnosti (PMF), zat\u00EDmco hustota pravd\u011Bpodobnosti (PDF) se pou\u017E\u00EDv\u00E1 v souvislosti se spojit\u00FDmi n\u00E1hodn\u00FDmi prom\u011Bnn\u00FDmi."@cs . . . . . . . "Funci\u00F3n de densidad de probabilidad"@es . . . . "Em teoria das probabilidades e estat\u00EDstica, a fun\u00E7\u00E3o densidade de probabilidade (FDP), ou densidade de uma vari\u00E1vel aleat\u00F3ria cont\u00EDnua, \u00E9 uma fun\u00E7\u00E3o que descreve a verossimilhan\u00E7a de uma vari\u00E1vel aleat\u00F3ria tomar um valor dado. A probabilidade da vari\u00E1vel aleat\u00F3ria cair em uma faixa particular \u00E9 dada pela integral da densidade dessa vari\u00E1vel sobre tal faixa - isto \u00E9, \u00E9 dada pela \u00E1rea abaixo da fun\u00E7\u00E3o densidade mas acima do eixo horizontal e entre o menor e o maior valor dessa faixa. A fun\u00E7\u00E3o densidade de probabilidade \u00E9 n\u00E3o negativa sempre, e sua integral sobre todo o espa\u00E7o \u00E9 igual a um. A fun\u00E7\u00E3o densidade pode ser obtida a partir da fun\u00E7\u00E3o distribui\u00E7\u00E3o acumulada a partir da opera\u00E7\u00E3o de deriva\u00E7\u00E3o (quando esta \u00E9 deriv\u00E1vel). Se uma vari\u00E1vel aleat\u00F3ria tem densidade dada por f(x), ent\u00E3o o intervalo infinitesimal [x, x+dx] tem probabilidade f(x) dx. Formalmente, a fun\u00E7\u00E3o densidade de probabilidade (ou fdp), denotada por , de uma vari\u00E1vel aleat\u00F3ria cont\u00EDnua X \u00E9 a fun\u00E7\u00E3o que satisfaz Os termos fun\u00E7\u00E3o distribui\u00E7\u00E3o de probabilidade e fun\u00E7\u00E3o de probabilidade por vezes t\u00EAm sido utilizados para denotar a fun\u00E7\u00E3o de densidade de probabilidade. No entanto, esse uso n\u00E3o \u00E9 padr\u00E3o entre estat\u00EDsticos. Em outras fontes, fun\u00E7\u00E3o de distribui\u00E7\u00E3o de probabilidade pode ser utilizado quando a distribui\u00E7\u00E3o de probabilidade \u00E9 definida como uma fun\u00E7\u00E3o sobre conjuntos de valores, ou pode referir-se a fun\u00E7\u00E3o distribui\u00E7\u00E3o acumulada, ou ainda pode ser uma fun\u00E7\u00E3o massa de probabilidade (FMP), em vez de densidade. Existem outras confus\u00F5es da terminologia porque fun\u00E7\u00E3o densidade tamb\u00E9m tem sido usado para o que \u00E9 aqui chamado de fun\u00E7\u00E3o massa de probabilidade (FMP). Em geral, por\u00E9m, a FMP \u00E9 usada no contexto de vari\u00E1veis aleat\u00F3rias discretas (vari\u00E1veis aleat\u00F3rias que tenham valores de um conjunto discreto), enquanto FDP \u00E9 usado no contexto de vari\u00E1veis aleat\u00F3rias cont\u00EDnuas."@pt . "\u0391\u03BD \u03B7 \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 \u03BC\u03AF\u03B1\u03C2 \u03C4\u03C5\u03C7\u03B1\u03AF\u03B1\u03C2 \u03BC\u03B5\u03C4\u03B1\u03B2\u03BB\u03B7\u03C4\u03AE\u03C2 \u03B5\u03AF\u03BD\u03B1\u03B9 , \u03C4\u03CC\u03C4\u03B5 \u03B7 \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 \u03BF\u03C1\u03AF\u03B6\u03B5\u03C4\u03B1\u03B9 \u03C9\u03C2 \u03B7 \u03C0\u03B1\u03C1\u03AC\u03B3\u03C9\u03B3\u03BF\u03C2 \u03C4\u03B7\u03C2 \u03B1\u03B8\u03C1\u03BF\u03B9\u03C3\u03C4\u03B9\u03BA\u03AE\u03C2 \u03C3\u03C5\u03BD\u03AC\u03C1\u03C4\u03B7\u03C3\u03B7\u03C2 \u03BA\u03B1\u03C4\u03B1\u03BD\u03BF\u03BC\u03AE\u03C2: \u039C\u03AF\u03B1 \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 \u03AD\u03C7\u03B5\u03B9 \u03C4\u03B9\u03C2 \u03B5\u03BE\u03AE\u03C2 \u03B9\u03B4\u03B9\u03CC\u03C4\u03B7\u03C4\u03B5\u03C2: 1. \n* \u03C3\u03C7\u03B5\u03B4\u03CC\u03BD \u03C0\u03B1\u03BD\u03C4\u03BF\u03CD 2. \n* \u0391\u03BD\u03C4\u03B9\u03C3\u03C4\u03C1\u03CC\u03C6\u03C9\u03C2 \u03B1\u03BD \u03BC\u03AF\u03B1 \u03C3\u03C5\u03BD\u03AC\u03C1\u03C4\u03B7\u03C3\u03B7 \u03B9\u03BA\u03B1\u03BD\u03BF\u03C0\u03BF\u03B9\u03B5\u03AF \u03C4\u03B9\u03C2 \u03B4\u03CD\u03BF \u03C0\u03B1\u03C1\u03B1\u03C0\u03AC\u03BD\u03C9 \u03C3\u03C7\u03AD\u03C3\u03B5\u03B9\u03C2, \u03C4\u03CC\u03C4\u03B5 \u03BF\u03C1\u03AF\u03B6\u03B5\u03B9 \u03AD\u03BD\u03B1 \u03BC\u03AD\u03C4\u03C1\u03BF \u03C0\u03B9\u03B8\u03B1\u03BD\u03CC\u03C4\u03B7\u03C4\u03B1\u03C2 \u03C3\u03CD\u03BC\u03C6\u03C9\u03BD\u03B1 \u03BC\u03B5"@el . . . . "Inom sannolikhetsteori ger t\u00E4thetsfunktionen en bild av hur sannolika olika resultat \u00E4r i f\u00F6rh\u00E5llande till varandra till skillnad fr\u00E5n f\u00F6rdelningsfunktionen som ger sannolikheten att variabeln antar v\u00E4rden som \"ligger till v\u00E4nster\" om en given punkt p\u00E5 talaxeln, dvs. inom intervallet . Ett annat vanligt namn p\u00E5 t\u00E4thetsfunktionen \u00E4r frekvensfunktion, men skall man vara precis g\u00F6r man distinktionen frekvensfunktion eller sannolikhetsfunktion f\u00F6r diskreta stokastiska variabler och t\u00E4thetsfunktion f\u00F6r kontinuerliga."@sv . "\u0413\u0443\u0441\u0442\u0438\u043D\u0430 \u0439\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456"@uk . . . "\u0391\u03BD \u03B7 \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 \u03BC\u03AF\u03B1\u03C2 \u03C4\u03C5\u03C7\u03B1\u03AF\u03B1\u03C2 \u03BC\u03B5\u03C4\u03B1\u03B2\u03BB\u03B7\u03C4\u03AE\u03C2 \u03B5\u03AF\u03BD\u03B1\u03B9 , \u03C4\u03CC\u03C4\u03B5 \u03B7 \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 \u03BF\u03C1\u03AF\u03B6\u03B5\u03C4\u03B1\u03B9 \u03C9\u03C2 \u03B7 \u03C0\u03B1\u03C1\u03AC\u03B3\u03C9\u03B3\u03BF\u03C2 \u03C4\u03B7\u03C2 \u03B1\u03B8\u03C1\u03BF\u03B9\u03C3\u03C4\u03B9\u03BA\u03AE\u03C2 \u03C3\u03C5\u03BD\u03AC\u03C1\u03C4\u03B7\u03C3\u03B7\u03C2 \u03BA\u03B1\u03C4\u03B1\u03BD\u03BF\u03BC\u03AE\u03C2: \u039C\u03AF\u03B1 \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 \u03AD\u03C7\u03B5\u03B9 \u03C4\u03B9\u03C2 \u03B5\u03BE\u03AE\u03C2 \u03B9\u03B4\u03B9\u03CC\u03C4\u03B7\u03C4\u03B5\u03C2: 1. \n* \u03C3\u03C7\u03B5\u03B4\u03CC\u03BD \u03C0\u03B1\u03BD\u03C4\u03BF\u03CD 2. \n* \u0391\u03BD\u03C4\u03B9\u03C3\u03C4\u03C1\u03CC\u03C6\u03C9\u03C2 \u03B1\u03BD \u03BC\u03AF\u03B1 \u03C3\u03C5\u03BD\u03AC\u03C1\u03C4\u03B7\u03C3\u03B7 \u03B9\u03BA\u03B1\u03BD\u03BF\u03C0\u03BF\u03B9\u03B5\u03AF \u03C4\u03B9\u03C2 \u03B4\u03CD\u03BF \u03C0\u03B1\u03C1\u03B1\u03C0\u03AC\u03BD\u03C9 \u03C3\u03C7\u03AD\u03C3\u03B5\u03B9\u03C2, \u03C4\u03CC\u03C4\u03B5 \u03BF\u03C1\u03AF\u03B6\u03B5\u03B9 \u03AD\u03BD\u03B1 \u03BC\u03AD\u03C4\u03C1\u03BF \u03C0\u03B9\u03B8\u03B1\u03BD\u03CC\u03C4\u03B7\u03C4\u03B1\u03C2 \u03C3\u03CD\u03BC\u03C6\u03C9\u03BD\u03B1 \u03BC\u03B5"@el . . . . . "\u5728\u6570\u5B66\u4E2D\uFF0C\u8FDE\u7EED\u578B\u968F\u673A\u53D8\u91CF\u7684\u6982\u7387\u5BC6\u5EA6\u51FD\u6578\uFF08Probability density function\uFF0C\u7C21\u5BEB\u4F5CPDF \uFF09\uFF0C\u5728\u4E0D\u81F4\u65BC\u6DF7\u6DC6\u65F6\u53EF\u7B80\u79F0\u4E3A\u5BC6\u5EA6\u51FD\u6570\uFF0C\u662F\u4E00\u4E2A\u63CF\u8FF0\u8FD9\u4E2A\u968F\u673A\u53D8\u91CF\u7684\u8F93\u51FA\u503C\uFF0C\u5728\u67D0\u4E2A\u786E\u5B9A\u7684\u53D6\u503C\u70B9\u9644\u8FD1\u7684\u53EF\u80FD\u6027\u7684\u51FD\u6570\u3002\u5716\u4E2D\uFF0C\u6A6B\u8EF8\u70BA\u96A8\u6A5F\u8B8A\u91CF\u7684\u53D6\u503C\uFF0C\u7E31\u8EF8\u70BA\u6982\u7387\u5BC6\u5EA6\u51FD\u6578\u7684\u503C\uFF0C\u800C\u968F\u673A\u53D8\u91CF\u7684\u53D6\u503C\u843D\u5728\u67D0\u4E2A\u533A\u57DF\u5185\u7684\u6982\u7387\u70BA\u6982\u7387\u5BC6\u5EA6\u51FD\u6570\u5728\u8FD9\u4E2A\u533A\u57DF\u4E0A\u7684\u79EF\u5206\u3002\u5F53\u6982\u7387\u5BC6\u5EA6\u51FD\u6570\u5B58\u5728\u7684\u65F6\u5019\uFF0C\u7D2F\u7A4D\u5206\u4F48\u51FD\u6578\u662F\u6982\u7387\u5BC6\u5EA6\u51FD\u6570\u7684\u79EF\u5206\u3002 \u6982\u7387\u5BC6\u5EA6\u51FD\u6570\u6709\u65F6\u4E5F\u88AB\u79F0\u4E3A\u6982\u7387\u5206\u5E03\u51FD\u6570\uFF0C\u4F46\u8FD9\u79CD\u79F0\u6CD5\u53EF\u80FD\u4F1A\u548C\u7D2F\u79EF\u5206\u5E03\u51FD\u6570(CDF)\u6216\u6982\u7387\u8D28\u91CF\u51FD\u6570(PMF)\u6DF7\u6DC6\u3002"@zh . . . . . . . "Probabilitate teorian, probabilitatearen dentsitate-funtzioa, probabilitate-dentsitatea edo besterik gabe dentsitate-funtzioa, labur pdf ere deitua, zorizko aldagai jarraitu baten balioen probabilitate-banaketa azaltzeko moduetako bat da, tarte bati daogkion probabilitatea dentsitate-funtzioaren integralaren bitartez, tarte horretan x ardatzaren eta funtzioaren artean dagoen azaleraren bitartez alegia, definitzen dena. Zehatzago, f(x) dentsitate-funtzioa izanik,"@eu . . . "Een kansdichtheid of waarschijnlijkheidsdichtheid is een functie waarmee de kansverdeling van een continue stochastische variabele beschreven kan worden. Zo'n stochastische variabele neemt geen enkele individuele waarde aan met positieve kans. Hier geldt dus (op het eerste gezicht paradoxaal) voor alle : Omdat de verdelingsfunctie van een continue stochastische variabele absoluut continu is en dus (bijna overal) differentieerbaar, kan deze vastgeled worden door z'n afgeleide . Als deze overal gedefinieerd is, wordt de afgeleide de kansdichtheid van genoemd."@nl . "En th\u00E9orie des probabilit\u00E9s, une variable al\u00E9atoire \u00E0 densit\u00E9 est une variable al\u00E9atoire r\u00E9elle ou vectorielle pour laquelle la probabilit\u00E9 d\u2019appartenance \u00E0 un domaine se calcule \u00E0 l\u2019aide d\u2019une int\u00E9grale sur ce domaine. La fonction \u00E0 int\u00E9grer est alors appel\u00E9e fonction de densit\u00E9 ou densit\u00E9 de probabilit\u00E9, \u00E9gale (dans le cas r\u00E9el) \u00E0 la d\u00E9riv\u00E9e de la fonction de r\u00E9partition. Les densit\u00E9s de probabilit\u00E9 sont les fonctions essentiellement positives et int\u00E9grables d\u2019int\u00E9grale 1. Informellement, une densit\u00E9 de probabilit\u00E9 peut \u00EAtre vue comme la limite d'un histogramme : si on dispose d'un \u00E9chantillon suffisamment important de valeurs d'une variable al\u00E9atoire \u00E0 densit\u00E9, repr\u00E9sent\u00E9 par un histogramme des fr\u00E9quences relatives des diff\u00E9rentes classes de valeurs, alors cet histogramme va ressembler \u00E0 la densit\u00E9 de probabilit\u00E9 de la variable al\u00E9atoire, pourvu que les classes de valeurs soient suffisamment \u00E9troites."@fr . "A la teoria de la probabilitat, una funci\u00F3 de densitat de probabilitat\u00E9s una funci\u00F3 que representa una distribuci\u00F3 de probabilitat en termes d'integrals. Formalment, una distribuci\u00F3 de probabilitat t\u00E9 densitat f si f \u00E9s una funci\u00F3 no-negativa, Lebesgue-integrable tal que la probabilitat d'un interval [a, b] ve donada per: Intu\u00EFtivament, si una distribuci\u00F3 de probabilitat t\u00E9 densitat f(x), aleshores l'interval infinitesimal [x, x + dx] t\u00E9 probabilitatf(x) dx."@ca . . . . . "Hustota pravd\u011Bpodobnosti (hustota rozd\u011Blen\u00ED pravd\u011Bpodobnosti, anglicky Probability Density Function, PDF) v teorii pravd\u011Bpodobnosti je funkce, jej\u00ED\u017E integrac\u00ED na kter\u00E9mkoli vzorku (podmno\u017Ein\u011B prostoru element\u00E1rn\u00EDch jev\u016F) vyjde relativn\u00ED pravd\u011Bpodobnost, \u017Ee hodnota n\u00E1hodn\u00E9 prom\u011Bnn\u00E9 by se rovnala tomuto vzorku. Hodnota PDF ve dvou r\u016Fzn\u00FDch vzorc\u00EDch spojit\u00E9 n\u00E1hodn\u00E9 prom\u011Bnn\u00E9 m\u016F\u017Ee b\u00FDt p\u0159i libovoln\u00E9m n\u00E1hodn\u00E9m pokusu pou\u017Eita k porovn\u00E1n\u00ED, o kolik pravd\u011Bpodobn\u011Bj\u0161\u00ED je, \u017Ee n\u00E1hodn\u00E1 prom\u011Bnn\u00E1 by se rovnala jednomu vzorku ve srovn\u00E1n\u00ED s druh\u00FDm vzorkem. P\u0159itom absolutn\u00ED pravd\u011Bpodobnost, \u017Ee spojit\u00E1 n\u00E1hodn\u00E1 prom\u011Bnn\u00E1 nabyde p\u0159esn\u011B jak\u00E9koli konkr\u00E9tn\u00ED hodnoty je 0, proto\u017Ee existuje nekone\u010Dn\u00E1 mno\u017Eina mo\u017En\u00FDch hodnot, kter\u00E9 mohou nastat. (Pro spojitou n\u00E1hodnou veli\u010Dinu tak\u00E9 obecn\u011B neplat\u00ED, \u017Ee i jej\u00ED hustota pravd\u011Bp"@cs . "Ushakov"@en . "En la teor\u00EDa de la probabilidad, la funci\u00F3n de densidad de probabilidad, funci\u00F3n de densidad, o simplemente densidad de una variable aleatoria continua describe la probabilidad relativa seg\u00FAn la cual dicha variable aleatoria tomar\u00E1 determinado valor.La probabilidad de que la variable aleatoria caiga en una regi\u00F3n espec\u00EDfica del espacio de posibilidades estar\u00E1 dada por la integral de la densidad de esta variable entre uno y otro l\u00EDmite de dicha regi\u00F3n.La funci\u00F3n de densidad de probabilidad (FDP) es positiva a lo largo de todo su dominio y su integral sobre todo el espacio es de valor unitario."@es . . . . "Density of a probability distribution"@en . . . . . . . . . "Probabilitate teorian, probabilitatearen dentsitate-funtzioa, probabilitate-dentsitatea edo besterik gabe dentsitate-funtzioa, labur pdf ere deitua, zorizko aldagai jarraitu baten balioen probabilitate-banaketa azaltzeko moduetako bat da, tarte bati daogkion probabilitatea dentsitate-funtzioaren integralaren bitartez, tarte horretan x ardatzaren eta funtzioaren artean dagoen azaleraren bitartez alegia, definitzen dena. Zehatzago, f(x) dentsitate-funtzioa izanik, Dentsitate-funtzioak puntu bakoitzean hartzen duen balioak puntuaren inguru horretan beste inguruetan baino probabilitate handiagoa edo txikiagoa biltzen den adierazten du soilik, zorizko aldagai diskretuen banaketa definitzen duten probabilitate-funtzioek ez bezala, non funtzioaren balioak puntuaren probabilitatea adierazten duen."@eu . . "Fungsi kepekatan probabilitas"@in . . . "Funci\u00F3 de densitat de probabilitat"@ca . "In matematica, una funzione di densit\u00E0 di probabilit\u00E0 (o PDF dall'inglese probability density function) \u00E8 l'analogo della funzione di probabilit\u00E0 di una variabile casuale ma con la condizione che la variabile casuale sia continua, cio\u00E8 l'insieme dei possibili valori che ha la potenza del continuo. Essa descrive la \"densit\u00E0\" di probabilit\u00E0 in ogni punto nello spazio campionario."@it . . . . . . . "\u0641\u064A \u0646\u0638\u0631\u064A\u0629 \u0627\u0644\u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644\u0627\u062A\u060C \u062F\u0627\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0643\u062B\u0627\u0641\u0629 \u0627\u0644\u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644\u064A\u0629 (\u062F.\u0643.\u0627) (\u0628\u0627\u0644\u0625\u0646\u062C\u0644\u064A\u0632\u064A\u0629: probability density function)\u200F \u0623\u0648 (pdf) \u0647\u064A \u0627\u0644\u062F\u0627\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0645\u0645\u062B\u0644\u0629 \u0644\u0623\u064A \u062A\u0648\u0632\u064A\u0639 \u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644\u064A \u0639\u0646 \u0637\u0631\u064A\u0642 \u0627\u0644\u062A\u0643\u0627\u0645\u0644. \u0648\u062A\u0643\u0648\u0646 \u062F\u0627\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0643\u062B\u0627\u0641\u0629 \u0627\u0644\u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644\u064A\u0629 \u0645\u0648\u062C\u0628\u0629 \u062F\u0627\u0626\u0645\u064B\u0627\u060C \u0643\u0645\u0627 \u064A\u0643\u0648\u0646 \u062A\u0643\u0627\u0645\u0644\u0647\u0627 \u0645\u0646 \u221E- \u0625\u0644\u0649 \u221E+ \u0645\u0633\u0627\u0648\u064A\u064B\u0627 \u0644\u0648\u0627\u062D\u062F: \u064A\u0645\u0643\u0646 \u0648\u0635\u0641 \u062F\u0627\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0643\u062B\u0627\u0641\u0629 \u0627\u0644\u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644\u064A\u0629 \u0628\u0623\u0646\u0647\u0627 \u062A\u0642\u0648\u064A\u0645 \u0644\u0627\u0633\u062A\u0645\u0631\u0627\u0631\u064A\u0629 \u0645\u0646\u0633\u0651\u062C \u0627\u0644\u0630\u064A \u064A\u0645\u062B\u0644 \u0627\u0644\u062A\u0643\u0631\u0627\u0631\u0627\u062A \u0627\u0644\u0646\u0633\u0628\u064A\u0629 \u0636\u0645\u0646 \u0645\u062C\u0627\u0644\u0627\u062A \u0627\u0644\u0646\u062A\u0627\u0626\u062C \u0627\u0644\u0628\u064A\u0627\u0646\u064A\u0629."@ar . . . "A la teoria de la probabilitat, una funci\u00F3 de densitat de probabilitat\u00E9s una funci\u00F3 que representa una distribuci\u00F3 de probabilitat en termes d'integrals. Formalment, una distribuci\u00F3 de probabilitat t\u00E9 densitat f si f \u00E9s una funci\u00F3 no-negativa, Lebesgue-integrable tal que la probabilitat d'un interval [a, b] ve donada per: per dos nombres a i b qualssevol. Aix\u00F2 implica que el valor de la integral, quan i , ha d'\u00E9sser 1.Rec\u00EDprocament, qualsevol funci\u00F3 no-negativa Lebesgue-integrable amb integral total igual a 1 \u00E9s una funci\u00F3 de densitat d'una distribuci\u00F3 de probabilitat.La funci\u00F3 de densitat de probabilitat \u00E9s un cas particular de la . Intu\u00EFtivament, si una distribuci\u00F3 de probabilitat t\u00E9 densitat f(x), aleshores l'interval infinitesimal [x, x + dx] t\u00E9 probabilitatf(x) dx."@ca . . . "\u03A3\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"@el . . . . . "Inom sannolikhetsteori ger t\u00E4thetsfunktionen en bild av hur sannolika olika resultat \u00E4r i f\u00F6rh\u00E5llande till varandra till skillnad fr\u00E5n f\u00F6rdelningsfunktionen som ger sannolikheten att variabeln antar v\u00E4rden som \"ligger till v\u00E4nster\" om en given punkt p\u00E5 talaxeln, dvs. inom intervallet . Ett annat vanligt namn p\u00E5 t\u00E4thetsfunktionen \u00E4r frekvensfunktion, men skall man vara precis g\u00F6r man distinktionen frekvensfunktion eller sannolikhetsfunktion f\u00F6r diskreta stokastiska variabler och t\u00E4thetsfunktion f\u00F6r kontinuerliga."@sv . . . "Fun\u00E7\u00E3o densidade"@pt . "Probabilitatearen dentsitate-funtzio"@eu . "Hustota pravd\u011Bpodobnosti"@cs .