それは部分的には好みと慣習の問題ですが、理論、あなたの目的への注意、および認知神経科学のわずかなもの(参考文献を参照)はいくらかの指針を提供します。
pdfとcdfは同じ情報を伝えるため、それらの違いはそれらの実行方法から生じます。pdfは面積の確率を表し、cdfは(垂直)距離の確率を表します。調査によると、人々はエリアを比較するよりも速く正確に距離を比較し、体系的にエリアを誤って推定します。したがって、確率を読み取るためのグラフィカルツールを提供することが目的の場合は、cdfを使用することをお勧めします。
Pdfsおよびcdfsも確率密度を表します。前者は高さによって表現し、後者は勾配によって密度を表します。人々は勾配の貧弱な推定者であるため、テーブルが回転します(これは角度の接線です。角度自体を見る傾向があります)。密度は、モード、尾の重さ、およびギャップに関する情報を伝えるのに適しています。そのような状況や確率分布の局所的な詳細を強調する必要がある他の場所でPDFを使用することをお勧めします。
時々、pdfまたはcdfが有用な理論情報を提供します。その値(またはその逆)は、変位値、極値、およびランク統計の標準誤差の式に関係しています。このような状況では、cdfではなくpdfを表示します。copulasなどのノンパラメトリック設定で多変量相関を調べると、cdfの方が有用であることがわかります(おそらく、連続確率則を一様なものに変換する関数だからです)。
pdfまたはcdfは、特定の統計検定と密接に関連付けることができます。コルモゴロフ-スミルノフ検定(およびKS統計)は、CDFの周りに垂直バッファの点で簡単なグラフィカル表現を有します。pdfに関しては単純なグラフィカルな表現はありません(私が知っていることです)。
ccdf(相補cdf)は、生存とまれなイベントに焦点を当てた特別なアプリケーションで使用されます。その使用は慣例により確立される傾向があります。
参照資料
WSクリーブランド(1994)。グラフデータの要素。米国ニュージャージー州サミット:ホバートプレス。ISBN 0-9634884-1-4
BDデント(1999)。地図作成:テーママップの設計第5版。米国マサチューセッツ州ボストン:WCB McGraw-Hill。
AM MacEachren(2004)。マップの仕組み。ニューヨーク、ニューヨーク、米国:ギルフォードプレス。ISBN 1-57230-040-X