本文探讨了统计学中的密度函数、分布函数和生存函数，解释了它们的关系和应用。生存函数主要关注事件发生的可能性，如保险中的生存概率；分布函数与生存函数成对出现，其对立面即生存函数；密度函数则用于描述变量的图形分布，如正态、卡方等分布。通过学生成绩的例子，展示了如何计算这三种函数，并指出在统计中提到的分布通常指密度函数。
统计中经常会涉及到密度函数、分布函数与生存函数的概念，如何透彻的理解这三个函数呢，以下是我的一点理解与看法：
- 何为生存函数？
电梯用了六年还能否继续使用？一个人活了六年还能否再活5年？这些问题都是生存函数研究的领域，一般保险公司会更为关注生存函数。
- 何为分布函数？
一个企业的破产概率，对应的就是不破产的概率，那么分布函数的对立面就是生存函数，生存函数和分布函数是成对儿存在的。
- 那么密度函数呢？
统计中能叫出名字的分布大约有400个左右，例如正态、卡方、F、t、泊松、均匀、指数、二项等等，从事精算相关的工作，如财险精算需要分析师对分布的了解要深些多些。寿险精算对分析师对分布的了解要求略低，因为
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