经验分布函数（Empirical Distribution Function, EDF）是根据一组样本数据点来估计总体分布函数的函数。下面是计算经验分布函数的基本步骤：
确定样本数据点：
首先需要有一组样本数据点，这些数据点可以是实验或观测得到的结果。
对样本数据进行排序：
将样本数据点按照从小到大的顺序进行排序。
计算经验分布函数：
对于每个样本数据点，计算其累积频率或概率质量。具体来说，经验分布函数 \（\hat{F}_n（x） \） 的定义为：
\[
\hat{F}_n（x） = \frac{\sum_{i=1}^{n} I（X_i \leq x）}{n}
\]
其中 \（ I（X_i \leq x） \） 是指示函数，当 \（ X_i \leq x \） 时取值为1，否则为0。
绘制经验分布函数：
将这些累积频率或概率质量绘制成一条连续的曲线，即为经验分布函数。
经验分布函数是统计学中一个重要的概念，它用于估计总体分布，并且随着样本量的增加，经验分布函数会依概率收敛到真实的总体分布函数。