Tracy-Widom (TW1) 分布的累积分布函数表 (Beta=1)

cdfplot(X)用于显示输入数组X的经验累积分布函数图。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。

AMS_shape_orient_matlab存储库提供了用于计算积雪分布的Matlab代码，详细描述了在《大气科学》杂志文章中如何使用H函数分布来量化积雪形状和方向对降雪速度和自收集率的影响。

获得两个随机变量连续累积分布的Mann-Whitney U概率。此算法基于Fortran77 AS 62 Appl。国家主义者。 (1973)。建议在样本量7 < nx xss=removed xss=removed>

返回G't Lam的G单边和双边累积分布函数的倒数，其中K方差和V感兴趣的自由度位于P中的值。这可用作测试K个样本的同方差性的替代统计量。1941年，William G. Cochran提出了一种单边上限方差异常值检验来检查同方差性。这种称为C检验用于确定单个方差估计是否显着大于一组方差并考虑范围内的所有方差。然而，正如2010年't Lam指出的那样，C检验有其局限性。它仅适用于相同大小的数据集。它使用的临界值仅适用于方差分布的上尾，在选定数量的数据集、每组重复数及仅在两个显着性水平下可用。此外，它不会识别异常的低方差，但可能会将高方差误认为异常值。2010年，G't Lam将C测试转换为更一般的“G测试”，使我们能够在任何显着性水平上计算大小相等和不相等的数据集的上限和下限临界值。在检测低方差的影响方面，G't Lam的方法显得尤为重要。

利用 Matlab 导入 Excel 数据，并根据 SAS Forum (https://communities.sas.com/t5/SAS-Procedures/Is-Pareto-distribution-for-this-data-work/m-p/477768 ) 中的讨论，拟合 Type 1 Pareto 分布以进行统计分析。

介绍使用Matlab编写的Beta分布概率密度函数的代码。此代码提供了对Beta分布的详细实现，适用于各种统计分析和模拟应用。具体内容包括Beta分布的数学定义及其在实际数据分析中的应用示例。

该文章介绍了计算双重非中心Beta分布概率密度函数的鞍点近似方法。代码来源于Marc Paolella的中间概率生成，详见2007年第370页清单10.11。由于鞍点积分，归一化略高于1的近似值。推荐使用四边形标准化。使用方法如下：f = SPncbetapdf(bvec, n1, n2, theta1, theta2)，同时需要下载SPncfpdf.m。

ORACLE函数汇编1是全面收录和解释ORACLE数据库中各类函数的资料。内容涵盖从基础函数到高级函数的详细描述及用法示例，有助于数据库开发者和管理员更高效地使用ORACLE数据库。

Visual Studio 2008 SP1 累积更新补丁下载中文版，详细介绍了更新内容和安装方法。