matlab常见分布的分布函数

在 MATLAB 中，有许多内置函数用于生成和操作常见概率分布的随机变量。这些分布包括离散分布和连续分布。以下是一些常见的分布及其对应的 MATLAB 函数：

离散分布

1. 二项分布（Binomial Distribution）

   • 生成随机数: r = binornd(n, p)
   • 计算累积分布函数 (CDF): F = binocdf(x, n, p)
   • 计算概率密度函数 (PDF): y = binopdf(x, n, p)
   • 计算逆累积分布函数 (ICDF): x = binoinv(F, n, p)

2. 泊松分布（Poisson Distribution）

   • 生成随机数: r = poissrnd(lambda)
   • 计算累积分布函数 (CDF): F = poisscdf(x, lambda)
   • 计算概率密度函数 (PDF): y = poisspdf(x, lambda)
   • 计算逆累积分布函数 (ICDF): x = poissinv(F, lambda)

3. 几何分布（Geometric Distribution）

   • 生成随机数: r = geornd(p)
   • 计算累积分布函数 (CDF): F = geocdf(x, p)
   • 计算概率密度函数 (PDF): y = gepdf(x, p)
   • 计算逆累积分布函数 (ICDF): x = geoinv(F, p)

连续分布

1. 正态分布（Normal Distribution）

   • 生成随机数: r = normrnd(mu, sigma)
   • 计算累积分布函数 (CDF): F = normcdf(x, mu, sigma)
   • 计算概率密度函数 (PDF): y = normpdf(x, mu, sigma)
   • 计算逆累积分布函数 (ICDF): x = norminv(F, mu, sigma)

2. 均匀分布（Uniform Distribution）

   • 生成随机数: r = unifrnd(a, b)
   • 计算累积分布函数 (CDF): F = unifcdf(x, a, b)
   • 计算概率密度函数 (PDF): y = unifpdf(x, a, b)
   • 计算逆累积分布函数 (ICDF): x = unifinv(F, a, b)

3. 指数分布（Exponential Distribution）

   • 生成随机数: r = exprnd(lambda)
   • 计算累积分布函数 (CDF): F = expcdf(x, lambda)
   • 计算概率密度函数 (PDF): y = exppdf(x, lambda)
   • 计算逆累积分布函数 (ICDF): x = expinv(F, lambda)

4. 卡方分布（Chi-Square Distribution）

   • 生成随机数: r = chi2rnd(nu)
   • 计算累积分布函数 (CDF): F = chi2cdf(x, nu)
   • 计算概率密度函数 (PDF): y = chi2pdf(x, nu)
   • 计算逆累积分布函数 (ICDF): x = chi2inv(F, nu)

5. t 分布（t-Distribution）

   • 生成随机数: r = trnd(nu)
   • 计算累积分布函数 (CDF): F = tcdf(x, nu)
   • 计算概率密度函数 (PDF): y = tpdf(x, nu)
   • 计算逆累积分布函数 (ICDF): x = tinv(F, nu)

6. F 分布（F-Distribution）

   • 生成随机数: r = frnd(d1, d2)
   • 计算累积分布函数 (CDF): F = fcdf(x, d1, d2)
   • 计算概率密度函数 (PDF): y = fpdf(x, d1, d2)
   • 计算逆累积分布函数 (ICDF): x = finv(F, d1, d2)

7. 贝塔分布（Beta Distribution）

   • 生成随机数: r = betarnd(a, b)
   • 计算累积分布函数 (CDF): F = betacdf(x, a, b)
   • 计算概率密度函数 (PDF): y = betapdf(x, a, b)
   • 计算逆累积分布函数 (ICDF): x = betainv(F, a, b)

8. 伽马分布（Gamma Distribution）

   • 生成随机数: `