函数举例描述了一种实现CDF画图的方法

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函数举例描述了一种实现CDF画图的方法

详 情 说 明

CDF（累积分布函数）画图是一种常用于数据分析的可视化方法，用于展示数据的概率分布情况。与直方图或箱线图不同，CDF图能够更直观地反映数据的整体分布特性，尤其是在比较不同数据集的分布时尤为有效。

实现CDF画图的基本思路可以分为以下几个步骤： 数据排序：首先将数据从小到大排序，以便计算累积概率。 计算累积概率：对于每个数据点，计算其在数据集中的累积比例。一般采用公式（i - 0.5） / N（i 为排序后的索引，N 为数据总数）来平滑处理，避免直接使用 i / N 带来的边界问题。 绘制曲线：将排序后的数据作为X轴，对应的累积概率作为Y轴，绘制阶梯图或平滑曲线。

这种方法不仅适用于单变量分析，还可以用于对比多个数据集的分布情况，比如在A/B测试或不同实验组的数据比较中非常有用。此外，CDF图还可以结合统计指标（如中位数、分位数）进行更深入的分析，帮助数据科学家快速识别数据的趋势和异常。

相较于直方图或概率密度图（PDF），CDF图的一个优势是它不受分箱（binning）的影响，能更稳定地反映数据的真实分布。