確率モデルから確率を算出したい

Question

前提・実現したいこと

確率統計の課題で出てきたのですがこのような確率モデルに対し
いくつかのサンプルX(例えば0.9,0.7,0.2など)が与えられた時の確率や尤度を算出したいのですが、
そもそもこのグラフの読み方がわかりません。
縦軸にPとありますがこれは確率でしょうか？
（ただ確率２とは意味不明です、、）

またサンプルに対する確率や尤度が計算できるのであれば計算法教えて下さると助かります。

確率モデル

Answer 1

縦軸にPとありますがこれは確率でしょうか？

グラフが表しているのは確率密度関数だと思います。縦軸は確率密度関数の値です。
この確率密度関数の分布は a=0, b=1, c=1 とした三角分布です。

f(x) >= 0 かつ 2x を [0, 1] で積分すれば1になるので、これは確率密度関数の条件を満たしています。

（ただ確率２とは意味不明です、、）

確率密度関数なので、x=1 のときの関数 f の値は X = 1 となる確率ではありません。

確率密度関数の意味と具体例 | 高校数学の美しい物語

いくつかのサンプルX(例えば0.9,0.7,0.2など)が与えられた時の確率や尤度を算出したいのですが、

最尤推定をするのは確率モデルとデータが与えられていて、パラメータが不明な場合です。
サンプルだけ与えられていて、上記グラフがわからない状態なら、scipy.stats とか使えば最尤推定が行えます。

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.stats import triang

dist = triang(c=1, loc=0, scale=1)

x = np.linspace(0, 1, 100)
y = dist.pdf(x)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)

# 最尤推定
xs = dist.rvs(size=10000)
c, loc, scale = triang.fit(xs)
print(c, loc, scale)