摘要：本文通過一個簡單實例展示經驗分布，並且說明涉及到的概念及定義
例：對於總體X，抽取一組大小為10的樣本，得到的觀察值為：
【1.9，2.5，0.1，0.5，4，5.9，4.5，7.9，7.5，9.9】
第一步：對樣本觀察值進行排序並且求得極差
排序：【0.1，0.5，1.9，2.5，4，4.5，5.9，7.5，7.9，9.9】
極差：9.9-0.1=9.8 ##最大觀察值-最小觀察值
第二步：確定組距和組數。
區間：[0:10] ##區間要包含所有的觀察值，左右邊界值略寬於觀測值的邊界
組數：這個區間分成多少個組，一般
組距：將區間[0:10]分成m個小區間，每個小區間的距離叫做組距
為了方便，小區間被分成了：[0,2),[2,4),[4,6),[6,8),[8,10)
第三步：計算落入各個區間的樣本個數（頻數），並作總體X的經驗分布函數
[0,2)---3個
[2,4)---1個
[4,6)---3個
[6,8)---2個
[8,10)-1個
第四步：做直方圖，獲得近似的密度函數
經驗分布函數概念
總體X的分布函數為理論分布，這個往往是未知的，如上例中，我們只能獲得樣本的觀測值，並不知道總體的理論分布函數。所以，我們用經驗分布函數去描述總體的分布（推斷），用直方圖去描述總體X的密度函數（近似）。當我們的觀測值足夠多，經驗分布函數不斷接近總體的分布函數。