【化】 number distribution function
數量分布函數(Quantity Distribution Function)是統計學與概率論中用於描述隨機變量數值分布規律的核心工具,其英文對應術語為"Probability Distribution Function"。該函數通過數學方式量化不同取值區間内事件發生的可能性密度,在工程建模、金融風險分析、物理系統仿真等領域具有廣泛應用。
從數學定義分析,連續型數量分布函數通常以積分形式表達: $$ FX(x) = P(X leq x) = int{-infty}^x f_X(t)dt $$ 其中$f_X(t)$為概率密度函數(PDF),$F_X(x)$表示隨機變量$X$取值小於等於$x$的累積概率。離散型分布則采用求和表達式: $$ P(X = k) = p_k $$ 該公式量化了離散隨機變量取特定值$k$的概率。
典型應用場景包括:
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數量分布函數是描述某一物理量或統計量在不同取值區間内出現頻次或數量的數學函數。它通常用於量化某個變量在特定範圍内的分布特征,例如粒子尺寸、人口收入、分子速度等場景。
定義
數量分布函數 ( N(x) ) 表示變量 ( x ) 在某一區間 ([a, b]) 内的累積數量或密度。例如,在顆粒系統中,( N(d) ) 可描述直徑小於 ( d ) 的顆粒總數。
數學形式
與概率分布的區别
概率分布函數通常歸一化(總積分為1),而數量分布函數可能保留實際數量單位(如顆粒數、人口數等)。
若某顆粒系統的數量分布函數為 ( N(d) = 100 cdot e^{-d/10} )(( d ) 為直徑),則直徑小於20μm的顆粒數約為 ( 100 cdot (1 - e^{-20/10}) = 86 ) 個。
這一函數可通過實驗測量(如篩分、成像)或理論模型(如對數正态分布)構建,具體形式因研究對象而異。
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