与平均创建标准正态分布对象， $$\mu$$等于0和标准差， $$\sigma$$等于1。

亩= 0;西格玛= 1;PD = makedist（'正常'，'亩'亩,“西格玛”，SIGMA）;

定义输入向量X包含在该计算CDF值。

X = [-2，-1,0,1,2];

计算CDF值在值的标准正态分布X。

x y = cdf (pd)

Y =1×50.0228 0.1587 0.5000 0.8413 0.9772

在每个值ÿ对应于输入矢量的值X。例如，在值X等于1，则相应的CDF值ÿ等于0.8413。

或者，你可以计算出相同的CDF值，而无需创建一个概率分布对象。使用CDF函数，并使用相同的参数值指定标准正态分布 $$\mu$$和 $$\sigma$$。

Y2 = CDF（'正常'中，x，μ，西格马）

Y2 =1×50.0228 0.1587 0.5000 0.8413 0.9772

cdf值与使用概率分布对象计算的值相同。

与速度参数创建一个泊松分布对象， $$\lambda$$，等于2。

λ= 2;PD = makedist（“泊松”，“拉姆达”，拉姆达）;

定义输入向量X包含在该计算CDF值。

x = [0、1、2、3、4);

计算CDF值的值泊松分布X。

x y = cdf (pd)

Y =1×50.1353 0.4060 0.6767 0.8571 0.9473

在每个值ÿ对应于输入矢量的值X。例如，在值X等于3，则相应的CDF值ÿ等于0.8571。

或者，你可以计算出相同的CDF值，而无需创建一个概率分布对象。使用CDF功能，并使用相同的值用于速率参数指定一个泊松分布， $$\lambda$$。

Y2 = CDF（“泊松”中，x，拉姆达）

Y2 =1×50.1353 0.4060 0.6767 0.8571 0.9473

cdf值与使用概率分布对象计算的值相同。

创建一个标准的正态分布对象。

PD = makedist（'正常'）

PD =正态分布正态分布亩= 0标准差= 1

指定X值并计算CDF。

X = -3：0.1：3;P = CDF（PD，X）;

绘制标准正态分布的CDF。

积（X，P）

创建三个gamma分布对象。第一个使用默认的参数值。第二个参数指定a = 1时和B = 2。第三指定a = 2的和B = 1。

pd_gamma = makedist（“伽马”）

pd_gamma =伽玛分布Gamma分布A = 1 B = 1

pd_12 = makedist（“伽马”，'一个'1，'B',2)

pd_12 =伽玛分布Gamma分布A = 1 B = 2

pd_21 = makedist（“伽马”，'一个'2,'B'，1）

pd_21 =伽玛分布Gamma分布A = 2 B = 1

指定X值，并计算每个分布CDF。

x = 0: .1:5;cdf_gamma = cdf (pd_gamma x);cdf_12 = cdf (pd_12 x);cdf_21 = cdf (pd_21 x);

创建情节直观了解的gamma分布变化的CDF当您为形状参数指定不同的值一个和b。

数字;J =积（X，cdf_gamma）;保持上;K =情节(x, cdf_12,'R--'）;L =图（X，cdf_21，“K-”。）;组（J，'行宽'2);集(K,'行宽'2);传奇([J K L),'A = 1，B = 1'，'A = 1，B = 2'，'α= 2，B = 1'，'位置'，“东南”）;保持离;

符合帕累托尾巴到 $$Ť$$分布在累积概率0.1-0.9。

T = TRND（3,100,1）;OBJ = paretotails（T，0.1,0.9）;[P，Q] =边界（OBJ）

p =2×10.1000 0.9000

q =2×1-1.8487 2.0766

计算CDF在值q。

CDF（OBJ，Q）

ANS =2×10.1000 0.9000