lingo14.0概率分布函数

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1、LINGO累积概率分布及概率密度函数连续分布函数说明参数与定义域@PBETACDF(A,B,X)Beta累积分布函数A=alpha>0B=beta>0X∈(0,1)@PBETAINV(A,B,X)Beta逆函数A=alpha>0B=beta>0X∈[0,1]@PBETAPDF(A,B,X)Beta概率密度函数A=alpha>0B=beta>0X∈(0,1)@PCACYCDF(L,C,X)累积柯西函数L=locationS=scale>0Xareal@PCACYINV(L,S,X)柯西逆函数L=locationS=scale>

2、0X∈[0,1]@PCACYPDF(L,S,X)柯西概率密度函数L=locationS=scale>0Xareal@PCHISCDF(DF,X)累计卡方分布函数DF=自由度=正整数X≥0@PCHISINV(DF,X)卡方逆函数DF=自由度=正整数X∈[0,1]@PCHISPDF(DF,X)卡方概率密度函数DF=自由度=正整数X≥0@PEXPOCDF(L,X)累积指数分布函数L=lambda>0X≥0@PEXPOINV(L,X)指数分布逆函数L=lambda>0X∈[0,1]@PEXPOPDF(L,X)指数分布概率密度函数L=

3、lambda>0X≥0@PFDSTCDF(DF1,DF2,X)累积F分布函数DF1,DF2=自由度=正整数X≥0@PFDSTINV(DF1,DF2,X)F分布逆函数DF1,DF2=自由度=正整数X∈[0,1]@PFDSTPDF(DF1,DF2,X)F分布概率密度函数DF1,DF2=degreesoffreedom=apositiveintegerX≥0@PGAMMCDF(SC,SH,X)累积Gamma分布函数SC=scale>0SH=shape>0X≥0@PGAMMINV(SC,SH,X)Gamma分布逆函数SC=scale

4、>0SH=shape>0X∈[0,1]@PGAMMPDF(SC,SH,X)Gamma概率密度函数SC=scale>0SH=shape>0X≥0@PGMBLCDF(L,S,X)累积狄贝尔分布函数L=locationS=scale>0Xareal@PGMBLINV(L,S,X)狄贝尔分布逆函数L=locationS=scale>0X∈[0,1]@PGMBLPDF(L,S,X)狄贝尔概率密度函数L=locationS=scale>0Xareal@PLAPLCDF(L,S,X)累积拉普拉斯分布函数L=locationS=scale>

5、0Xareal@PLAPLINV(L,S,X)拉普拉斯分布逆函数L=locationS=scale>0X∈[0,1]@PLAPLPDF(L,S,X)拉普拉斯概率密度函数L=locationS=scale>0Xareal@PLGSTCDF(L,S,X)累积Logistic分布函数L=locationS=scale>0Xareal@PLGSTINV(L,S,X)Logistic分布逆函数L=locationS=scale>0X∈[0,1]@PLGSTPDF(L,S,X)Logistic概率密度函数L=locationS=scal

6、e>0Xareal@PLOGNCDF(M,S,X)累积对数正态分布函数M=muS=sigma>0X>0@PLOGNINV(M,S,X)累积正态分布逆函数M=muS=sigma>0X∈[0,1]@PLOGNPDF(M,S,X)累积正态分布概率密度函数M=muS=sigma>0X>0@PNORMCDF(M,S,X)累积正态分布函数M=muS=sigma>0Xareal@PNORMINV(M,S,X)正态分布逆函数M=muS=sigma>0X∈[0,1]@PNORMPDF(M,S,X)正态分布概率密度函数M=muS=sigma>0

7、Xareal@PPRTOCDF(SC,SH,X)累积Pareto分布函数SC=scale>0SH=shape>0X≥SC@PPRTOINV(SC,SH,X)Pareto分布逆函数SC=scale>0SH=shape>0X∈[0,1]@PPRTOPDF(SC,SH,X)Pareto概率密度函数SC=scale>0SH=shape>0X≥SC@PSMSTCDF(A,X)累积系统稳定分布函数A=alpha∈[0.2,2]Xareal@PSMSTINV(A,X)系统稳定分布逆函数A=alpha∈[0.2,2]X∈[0,1]@PSMS

8、TPDF(A,X)系统稳定分布概率密度函数A=alpha∈[0.2,2]Xareal@PSTUTCDF(DF,X)累积学生t分布函数DF=degreesoffreedom=apositiveintegerXareal@PSTUTINV(DF,X)学生t分布逆函数DF=自由度=正整数X∈[0

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