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累积分布函数 分布。 随机变量的为 其中k是自由度， P是下正则化函数。 安装 $ npm install distributions-chisquare-cdf 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var cdf = require ( 'distributions-chisquare-cdf' ) ; cdf（x [，选项]） 计算分布的累积分布函数。 x可以是number ， array ，typed array或matrix 。 var matrix = require ( 'dstructs-matrix' ) , mat , out , x , i ; out = cdf ( 1 ) ; // returns ~0.682 x = [ - 1 , 0 , 1 , 2 , 3 ] ; out = cdf ( x ) ; // returns [ 0, 0,

P = NCTCDFVW(X,NU,NCP,TAIL) 返回具有 NU 自由度和非中心参数 NCP 的非中心 T 分布在值 X 处的累积分布函数 (CDF)。 建议使用 NCTCDFVW 计算具有大非中心参数的非中心 T 分布的极尾概率。 CDF 由 GAUSS-KRONOD（非自适应）正交计算。

该文件包含一个 2 x 495 数组，可以使用 MatLab“csvread”命令直接读取。 让Z = 标准化检验统计量CDF(Z) = Z 处的累积分布函数然后Z = (1,:) 中的数组元素 =[-3.9 : 0.01 : 2.49] CDF(Z) = (2,:) 中的数组元素，从 0.005479 到 999980。 数据取自执行这些计算的 Andrei Bejan 的论文（经作者许可）：有关详细信息，请参见： http : //www.cl.cam.ac.uk/~aib29/MScdssrtnWrwck.pdf

“CramervonMisesPVal_SimpleH0”函数通过蒙特卡洛模拟估算接受简单零假设的 p 值：“在样本上估计具有特定参数的 CDF”。 “CramervonMisesPVal_SimpleH0”函数基于 Cramer-von Mises gof 测试，当样本的长度对于 Chi2gof 来说太短（比如 < 50）时，它是 ChiSquare gof 测试的一个很好的替代方案。 Cramer-von Mises 检验对整个 X 范围施加相同的权重（与 Anderson-Darling 检验对分布尾部施加更多权重不同）。

此提交提供了对一维随机变量的累积分布函数 (CDF) 和概率密度函数 (PDF) 的估计。 CDF的评价是直接通过CDF的定义来完成的，其中关于评价CDF的PDF区分度就涉及到了。 为此，我选择了数值微分。

根据pdf或cdf生成随机数:根据用户定义的概率密度函数(pdf)或累积分布 函数(cdf)生成随机数- -mat lab开发 句法y = randdf(S,D,F) S - 维度的大小，整数值。 示例：S=10 创建一个 10×1 数组示例：S=[10,2] 创建一个 10×2 矩阵 D - 密度函数，数字矩阵Pdf 或 cdf 由矩阵描述，其大小为 N×2。 pdf 或 cdf 的采样点形成第二行。 pdf 或 cdf 的函数值形成第一行。 F - 标志，'pdf' 或 'cdf' 例子： x=[-1:0.01:1];%采样点y=2*(x-0.1)+4*(x0.3);% pdf的函数值情节（x，y，'黑色'） r=randdf([10000],[y;x],'pdf'); % 生成随机数坚持，稍等h=直方图（r）； h.归一

cdfplot(X) 显示当前图中输入数组 X 的经验累积分布函数 (CDF) 的图。 经验 CDF y=F(x) 定义为 X 值小于或等于 x 的比例。 如果输入 X 是矩阵，则 cdfplot(X) 将其解析为向量并显示所有值的 CDF。

可以用来画大量数据的累积分布曲线。使用简单，快速，便捷。程序中注释说明。

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