1.累計分佈函式（The Cumulative Distribution Function）:在x點左側事件發生的總和。

累計分佈函式的特性：

①因為累計分佈函式是計算x點左側的點的數量，所以累計分佈函式CDF是單調遞增的。

②CDF比沒有直方圖變化劇烈，但是CDF包含了相同的資訊，並且減少了噪聲。。

③由於CDF不存在裝箱（分段），因此比直方圖能更好的展現資料。

④所有的CDF中，在x趨近-∞時，CDF趨近於0，當x趨近+∞時，CDF趨近與1（100%）

⑤對於給定的資料集，CDF是唯一的

CDF可以看做直方圖的積分，直方圖可以看做是CDF對x的導數。

2 對比概率圖和特定分佈

通過直方圖/KDE和理論的密度函式對比是非常困難的，通過CDF進行對比是一個好點的選擇，但是也不是特別容易。

針對高斯分佈：

取反函式：

因此這個式子是斜率為σ並且截距是μ的一條直線。

針對垂直軸，採用原來資料的單位，針對水平軸x可以稱為概率單位（probits）。

需要生成一個概率圖，不但需要資料本身，還需要知道每一個點xi對應的分位點（quantile）yi。分位點取得方法如下：

①把資料進行升序排列

②分配每個資料的級別（rank），從1開始

③資料的分位點（quantile）yi定義為級別(rank)除以n+1，n是資料的總個數。

以下是例子：