用R计算二项分布概率

已知X服从自由度为30的t分布，用R语言计算：1) P(X>1.96)2) P(X≤a)=0.01并与标准正态分布的计算结果进行比较。

假设随机变量X服从标准正态分布，通过R语言可以计算以下概率：1）P(X > 1.96); 2）P(X < a>

均匀分布：随机变量取值在指定区间内均匀分布，用 U(a, b) 表示。 正态分布：随机变量取值呈钟形曲线分布，用 N(μ, σ²) 表示。 指数分布：随机变量取值呈非对称分布，无记忆性，用 Exp(λ) 表示。 Gamma 分布：随机变量取值呈非对称分布，用于表示服务时间和零件寿命，用 G(α, β) 表示。 Weibull 分布：随机变量取值呈非对称分布，用于表示设备寿命，用 W(α, β) 表示。 Beta 分布：随机变量取值在 (0, 1) 区间内，用于表示概率和比例。

几何分布中样本X(n)和X(1)的概率分布： P{X(n) ≤ k} = 1 - P{X(n) > k} = 1 - pqk P{X(1) ≤ k} = 1 - P{X(1) > k} = 1 - (1 - p)k 正态分布样本的概率计算： P{X̄(16) > 10} = 1 - Φ[(10 - 8) / √(4/16)] = 1 - Φ(1) = 0.9370 P{X̄(1) > 5} = Φ[(5 - 8) / √(4/1)] - Φ[(5 - 8) / √(4/16)] = 0.0933 - 0.0309 = 0.0624 韦布尔分布密度函数：f(x) = (β / α)(x / α)^(β-1)exp[-(x / α)^β]

项目用DB2 jar包

通过 mywigner 函数计算复杂函数的二维 Wigner 分布。 输入电场 Ex 必须为列向量，且满足采样定理：- dy = 2π/X（其中 X 为所有 x 值的跨度）- dx = 2π/Y（其中 Y 为所有 y 值的跨度） 数据必须完全包含在 x(0)..x(N-1) 和 y(0)..y(N-1) 范围内。

在Matlab中使用高斯正态分布概率密度函数可以方便地进行数据分析。高斯正态分布是一种常见的统计模型，广泛应用于自然科学和工程领域。

唐立模、厉凯利用三维粒子图像示踪测速技术，对不同泥沙粒径、比重和水力比降条件下推移质颗粒的三维运动速度进行了测量，并进行了概率密度分析。

Nakagami分布在通信系统中广泛应用。以下是一个Matlab代码示例，用于绘制Nakagami分布的概率密度函数，您可以根据需要调整参数。