伽玛分布的累积分布函数（CDF）被称为gamma-cdf。

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简介：
累积分布函数，也称为分布函数，描述了随机变量取值小于或等于特定值的概率。其定义为随机变量的概率密度函数在零点以下的积分，其中alpha是形状参数，beta是控制分布速率的参数。gamma则代表较低的尾部参数。要安装该库，请使用`npm install distributions-gamma-cdf`。为了在浏览器环境中进行应用，需要借助相应的工具。使用方法如下：`var cdf = require ( distributions-gamma-cdf ) ; cdf(x [，选项])` 用于评估给定分布的累积分布函数。参数x可以是数字、数组、类型化数组或矩阵。例如，`var matrix = require ( dstructs-matrix ) , mat , out , x , i ; out = cdf ( 1 ) ; // 返回约0.632` 以及 `out = cdf ( x ) ; // 返回...`

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Gamma-CDF：伽玛分布的累积分布函数（CDF）

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简介：Gamma-CDF是指用于计算伽玛分布在特定点处累积概率的数学函数。它在统计分析、可靠性工程等领域具有重要应用价值。累积分布函数用于描述随机变量的分布情况，在这里alpha是形状参数而beta则是速率参数。使用npm可以安装名为distributions-gamma-cdf的模块来实现这一功能。在代码中，可以通过以下方式引用并调用该库： ```javascript var cdf = require(distributions-gamma-cdf); ``` 评估累积分布函数时可采用`cdf(x [，选项])`的形式。在此方法里，x可以是number、array、typed array或matrix形式的数据。例如： - `out = cdf(1); // returns ~0.632` - 对于数组情况： ```javascript var matrix = require(dstructs-matrix), mat, out, x, i; x = [-1 , 0 , 1 , 2 , 3]; out = cdf(x); ``` 以上就是如何使用累积分布函数模块来评估特定值或一组数值的累积概率。

指数分布的累积分布函数（CDF）: exponential-cdf

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指数分布的累积分布函数(CDF)描述了随机变量小于或等于特定值的概率，广泛应用于可靠性理论和排队论中。累积分布函数用于描述随机变量的分布情况，其中lambda > 0是rate参数。安装：可以通过npm命令行工具安装distributions-exponential-cdf模块。用法： ```javascript var cdf = require(distributions-exponential-cdf); ``` 计算给定值在指数分布中的累积概率。x可以是一个数字、数组、类型化数组或矩阵。 ```javascript var matrix = require(dstructs-matrix), mat, out, x, i; out = cdf(1); // returns approximately 0.632 x = [-1, 0, 1, 2, 3]; out = cdf(x); ``` 这段代码计算了不同值在指数分布中的累积概率。

Rayleigh-CDF：瑞利分布的累积分布函数（CDF）

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Rayleigh-CDF介绍了用于计算瑞利分布累积概率的数学工具。该函数在无线通信和信号处理中广泛使用，对于分析衰落信道特别重要。累积分布函数用于描述随机变量的分布情况，在这里特别指的是瑞利分布（Rayleigh distribution）。其中，sigma是比例参数。安装相关包：`npm install distributions-rayleigh-cdf` 使用方法如下： ```javascript var cdf = require(distributions-rayleigh-cdf); cdf(x[, options]) 评估该分布。x可以是一个数字、数组、类型化数组或矩阵。 ``` 例如，以下是一些使用示例： - `out = cdf(1);` 返回约0.393 - 设定一个变量`x=[ -1, 0, 1, 2, 3]`，然后执行`cdf(x)`。这会返回结果数组 `[0, 0, ~0.393, ~0.865]`。注意：这里的代码示例展示了如何使用该库评估不同输入值的累积分布函数（CDF）。

chisquare-cdf：卡方分布的累积分布函数(CDF)

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chisquare-cdf是指用于计算卡方分布累积概率的函数。该函数接受自由度和目标值作为输入参数，并返回随机变量小于或等于给定值的概率。它是统计学中进行假设检验的重要工具之一。累积分布函数用于描述随机变量的概率分布情况，在这里讨论的是卡方（χ²）分布的累积分布函数。假设随机变量为X，并且k是自由度参数，P表示下正则化函数。使用npm可以安装相关包：`npm install distributions-chisquare-cdf` 在浏览器中使用时，请确保已正确引入该库。下面是一个简单的用法示例： ```javascript var cdf = require(distributions-chisquare-cdf); // 计算分布的累积分布函数，x为需要计算值的对象。 cdf(x[, options]); // x可以是 number, array, typed array 或 matrix 类型 const Matrix = require(dstructs-matrix); let mat, out, x; out = cdf(1); // 返回约0.682 x = [-1, 0, 1, 2, 3]; out = cdf(x); ``` 以上代码示例展示了如何使用累积分布函数计算卡方分布的值。

Beta-CDF：Beta分布的累积分布函数（CDF）

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简介：Beta-CDF是指Beta分布的累积分布函数，用于计算随机变量小于或等于某个值的概率。它是统计分析和概率论中的重要工具。累积分布函数用于计算随机变量的值小于或等于给定数值的概率。安装该库的方法是： ``` npm install distributions-beta-cdf ``` 使用方法如下所示： ```javascript var cdf = require(distributions-beta-cdf); cdf(x[, options]) ``` 此函数评估指定点x处分布的累积概率。 x可以是一个数字、数组、类型化数组或矩阵。例如： ```javascript var matrix = require(dstructs-matrix), mat, out, x, i; out = cdf(0.5); // returns 0.5 x = [0.2, 0.4, 0.6, 0.8]; out = cdf(x, { alpha: 2, }); ```

学生t分布的累积分布函数(T-CDF)

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简介：T-CDF是指学生t分布的累积分布函数，用于统计学中假设检验与区间估计，特别是在样本量较小、总体标准差未知时，评估数据中的显著性及置信水平。累积分布函数 [学生t]（学生t_distribution）分布的随机变量为其中v是自由度。在定义中， Beta( x; a, b )表示而Beta( a, b )表示。安装：使用 npm install distributions-t-cdf 安装用法： ```javascript var cdf = require(distributions-t-cdf); cdf（x [，选项]） ``` 评估[学生t]分布的累积分布函数。 x可以是number ， array ，typed array或matrix 。示例代码: ```javascript var matrix = require(dstructs-matrix), mat, out; ```

F-CDF：F分布的累计分布函数（CDF）

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F-CDF是指用于计算F分布累积概率的函数，它能够提供在假设检验中比较两组样本方差时所需的统计值。累积分布函数用于描述随机变量的分布情况。这里提到的是一个特定于F分布（其中d1是分子自由度， d2是分母自由度）的情况，I_{x}(a,b)是一个相关的参数。你可以通过命令行安装所需库：`npm install distributions-f-cdf` 使用时，请先引入需要的功能： ```javascript var cdf = require(distributions-f-cdf); ``` 然后可以使用以下代码来评估累积分布函数的值。输入变量x可以是number，array，typed array或matrix类型。下面是一个示例： ```javascript var matrix = require(dstructs-matrix), mat, out, x, i; // 输出结果为0.5 out = cdf(1); // 对于数组[-1, 0, 1, 2, 3]，输出一个包含对应累积分布函数值的数组 x = [-1 , 0 , 1 , 2 , 3]; out = cdf(x); ```

Excel中绘制累计分布函数(CDF)

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本教程详细介绍在Excel中绘制数据集的累积分布函数（CDF）的方法和步骤。通过图表展示数据累积概率，帮助分析数据分布情况。适合数据分析初学者参考学习。累积分布函数（Cumulative Distribution Function），简称CDF，是概率密度函数的积分形式。它能够全面描述一个实随机变量X的概率分布情况，并与小写的pdf即概率密度函数相对应。累计分布函数具有以下特点： 1. 由于累计分布函数计算的是x点左侧的数据量，因此它是单调递增的。 2. CDF的变化比直方图平滑得多，但保留了同样的信息并且减少了噪声的影响。 3. 因为CDF没有分箱（即不进行区间划分），所以在展现数据时相较于直方图更为精准。

Gamma分布的PDF和CDF详解

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本文详细解析了Gamma分布的概率密度函数(PDF)与累积分布函数(CDF)，深入探讨其性质及应用。伽马分布模块提供了用于计算伽马分布的概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）的功能，并具备最大似然拟合的能力。例如： ```javascript var dist = require(gamma-distribution); var x = 2, k = 1, theta = 3; dist.pdf(x, k, theta); dist.cdf(x, k, theta); dist.fit([1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 6]); // 返回一个包含k和theta的对象 ```

Gamma-PDF：伽玛分布的概率密度函数

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Gamma-PDF是指用于计算伽玛分布在统计学和概率论中特定点处概率密度的数学函数。该函数广泛应用于各种领域的数据分析与建模之中。概率密度函数（PDF）描述了随机变量的概率分布情况。对于特定的随机变量而言，其PDF由形状参数alpha与速率参数beta定义。要使用相关功能，请先安装npm包distributions-gamma-pdf。用法示例： ```javascript var pdf = require(distributions-gamma-pdf); ``` pdf(x[, options]) 用于评估分布的概率密度函数（PDF）。输入x可以是单一数值、数组、类型化数组或矩阵。例如： ```javascript var matrix = require(dstructs-matrix), mat, out, x, i; out = pdf(1); // 返回约0.3678 out = pdf(-1); // 返回0 x = [ 0 , 0.5 , 1 , 1.5 ]; ```