常见概率分布
离散型
1.二项分布Binomial distribution：binom
二项分布指的是N重伯努利实验，记为X ~ b(n,p)，E(x)=np,Var(x)=np(1-p)
pbinom(q,size,prob)， q是特定取值，比如pbinom(8,20,0.2)指第8次伯努利实验的累计概率。size指总的实验次数，prob指每次实验成功发生的概率
dbinom(x,size,prob), x同上面的q同含义。dfunction()对于离散分布来说结果是特定值的概率，对连续变量来说是密度（Density）
rbinom(n, size, prob)，产生n个b(size,prob)的二项分布随机数
qbinom(p, size, prob),quantile function 分位数函数。
分位数：
若概率0Za)=α的实数。如t分布的分位数表，自由度f=20和α=0.05时的分位数为1.7247。 --这个定义指的是上侧α分位数
α分位数：
实数α满足0 <α<1 时，α分位数是使P{X< xα}=F(xα)=α的数xα
双侧α分位数是使P{X<λ1}=F(λ1)=0.5α的数λ1、使 P{X>λ2}=1-F(λ2)=0.5α的数λ2。
qbinom是上侧分位数，如qbinom(0.95,100,0.2)=27,指27之后P(x>=27)>=0.95。即对于b(100,0.2)为了达到0.95的概率至少需要27次重复实验。
2.负二项分布negative binomial distribution （帕斯卡分布）nbinom
掷骰子，掷到一即视为成功。则每次掷骰的成功率是1/6。要掷出三次一，所需的掷骰次数属于集合 { 3, 4, 5, 6, ... } 。掷到三次一的掷骰次数是负二项分布的随机变量。
dnbinom(4,3,1/6)=0.0334898，四次连续三次1的概率为这个数。
概率函数为f(k;r,p)=choose(k+r-1,r-1)*p^r*(1-p)^k, 当r=1时这个特例分布是几何分布
rnbinom(n,size,prob,mu) 其中n是需要产生的随机数个数，size是概率函数中的r，即连续成功的次数，prob是单词成功的概率，mu未知..(mu是希腊字母υ的读音)
3.几何分布Geometric Distribution,geom
n次伯努利试验，前n-1次皆失败，第n次才成功的机率
dgeom(x,prob),注意这里的x取值是0:n，即dgeom(0,0.2)=0.2,以上的二项分布和负二项分布也是如此。
ngeom(n,prob)
4.超几何分布Hypergeometric Distribution，hyper
它描述了由有限个(m+n)物件中抽出k个物件，成功抽出指定种类的物件的次数（不归还）。
概率：p(x) = choose(m, x) choose(n, k-x) / choose(m+n, k) for x = 0, ..., k.
当n=1时，这是一个0-1分布即伯努利分布，当n接近无穷大∞时，超几何分布可视为二项分布
rhyper(nn,m,n,k),nn是需要产生的随机数个数，m是白球数（计算目标是取到x个白球的概率），n是黑球数，k是抽取出的球个数
dhyper(x, m, n, k)
5.泊松分布 Poisson Distribution,pois
p(x) = lambda^x exp(-lambda)/x!
for x = 0, 1, 2, .... The mean and variance are E(X) = Var(X) = λ. x ~ π(λ)
泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率.泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。如某一服务设施在一定时间内到达的人数，电话交换机接到呼叫的次数，汽车站台的候客人数，机器出现的故障数，自然灾害发生的次数等等.
rpois(n, lambda)
dpois(x,lambda)
连续型
6.均匀分布 Uniform Distribution，unif
f(x) = 1/(max-min) for min <= x <= max.
runif(n,min,max).
生成16位数的随机数：as.character(runif(1,1000000000000000,9999999999999999))
dunif(x,min,max)=1,恒定等于1/(max-min).
对于连续变量，dfunction的值是x去特定值代入概率密度函数得到的函数值。
7.正态分布Normal Distribution，norm
f(x) = 1/(sqrt(2 pi) sigma) e^-((x - mu)^2/(2 sigma^2))
其中mu是均值，sigma是standard deviation标准差
理论上可以证明如果把许多小作用加起来看做一个变量,那么这个变量服从正态分布
rnorm(n,mean=0,sd=1)后两个参数如果不填则默认为0,1。
dnorm(x,mean,sd),sd是标准差。
画出正态分布概率密度函数的大致图形：
x<-seq(-3,3,0.1)
plot(x,dnorm(x)) plot中的x,y要有相关关系才会形成函数图。
qnorm(p,mean,sd),这个还是上侧分位数，如qnorm(0.05)=-1.644854,即x<=这个数的累计概率小于0.05
3sigma法则：对于正态分布的x，x取值在(mean-3sd,mean+3sd)几乎是在肯定的。
因为pnorm(3)-pnorm(-3)=0.9973002
用正太分布产生一个16位长的随机数字：
as.character(10^16*rnorm(1))
8.伽玛分布Gamma Distribution，gamma
http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=伽玛分布&variant=zh-cn
假设随机变量X为 等到第α件事发生所需之等候时间。
f(x)= 1/(s^a Gamma(a)) x^(a-1) e^-(x/s) for x >= 0, a > 0 and s > 0.
Gamma分布中的参数α，称为形状参数（shape parameter），即上式中的s，β称为尺度参数（scale parameter）上式中的a
E(x)=s*a, Var(x)=s*a^2. 当shape=1/2,scale=2时，这样的gamma分布是自由度为1的开方分布
http://zh.wikipedia.org/wiki/File:Gamma_distribution_pdf.png
dgamma(x,shape,rate=1,scale=1/rate), 请注意R在这里提供的rate是scale尺度参数的倒数，如果dgamma(0,1,2)则表示dgamma(0,shape=1,rate=2),而非dgamma(0,shape=1,scale=2)
pgamma(q, shape, rate = 1, scale = 1/rate, lower.tail = TRUE,
log.p = FALSE)
qgamma(p, shape, rate = 1, scale = 1/rate, lower.tail = TRUE,
log.p = FALSE)
rgamma(n, shape, rate = 1, scale = 1/rate)
9.指数分布Exponential Distribution，exp
指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔，比如旅客进机场的时间间隔、中文维基百科新条目出现的时间间隔等等。
记作X ~ Exponential（λ）。
f(x) = lambda e^(- lambda x) for x >= 0.
其中lambda λ > 0是分布的一个参数，常被称为率参数（rate parameter）. E(x)=1/λ,Var(x)=1/λ^2
dexp(x, rate = 1, log = FALSE)
pexp(q, rate = 1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
qexp(p, rate = 1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
rexp(n, rate = 1)
假设在公交站台等公交车平均10分钟有一趟车，那么每小时候有6趟车，即每小时出现车的次数~ Exponential(1/6)
我们可以产生10个这些随机数看看rexp(10,1/6)
60/(rexp10,1/6)即为我们在站台等车的随机时间，如下：
[1] 6.443148 24.337131 6.477096 2.824638 15.184945 14.594903
[7] 7.133842 8.222400 42.609784 15.182827
可以看见竟然有一个42.6分钟的随机数出现，据说这种情况下你可以投诉上海的公交公司。
不过x符合指数分布，1/x还符合指数分布吗？
pexp(6,1/6)=0.6321206, 也就是说这种情况下只有37%的可能公交车会10分钟以内来。
按照以上分析一个小时出现的公交车次数应该不符合指数分布。
10.卡方分布(non-central)Chi-Squared Distribution，chisq
它广泛的运用于检测数学模型是否适合所得的数据，以及数据间的相关性。数据并不需要呈正态分布
k个标准正态变量的平方和即为自由度为k的卡方分布。
E(x)=k,Var(x)=2k.
dchisq(x, df, ncp=0, log = FALSE)
pchisq(q, df, ncp=0, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
qchisq(p, df, ncp=0, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
rchisq(n, df, ncp=0)
其中df为degrees of freedom。ncp是non-centrality parameter (non-negative).ncp=0时是central卡方分布，ncp不为0时，表示这个卡方分布是由非标准正态分布组合而成，ncp=这些正态分布的均值的平方和。
11.β分布Beta Distribution，beta
变量x仅能出现于0到1之间。
空气中含有的气体状态的水分。表示这种水分的一种办法就是相对湿度。即现在的含水量与空气的最大含水量（饱和含水量）的比值。我们听到的天气预告用语中就经常使用相对湿度这个名词。
相对湿度的值显然仅能出现于0到1之间（经常用百分比表示）。冬季塔里木盆地的日最大相对湿度和夏季日最小相对湿度。证实它们都符合贝塔分布
dbeta(x, shape1, shape2, ncp = 0, log = FALSE)
pbeta(q, shape1, shape2, ncp = 0, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
qbeta(p, shape1, shape2, ncp = 0, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
rbeta(n, shape1, shape2, ncp = 0)
shape1，shape2是beta分布的两个参数。E(x)=s1/(s1+s2),var(x)=s1*s2/(s1+s2)^2 * (s1+s2+1)
12.t分布Student t Distribution，t
应用在当对呈正态分布的母群体的均值进行估计。当母群体的标准差是未知的但却又需要估计时，我们可以运用学生t 分布。
学生t 分布可简称为t 分布。其推导由威廉·戈塞于1908年首先发表，当时他还在都柏林的健力士酿酒厂工作。因为不能以他本人的名义发表，所以论文使用了学生（Student）这一笔名。之后t 检验以及相关理论经由罗纳德·费雪的工作发扬光大，而正是他将此分布称为学生分布。
dt(x, df, ncp, log = FALSE)
pt(q, df, ncp, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
qt(p, df, ncp, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
rt(n, df, ncp)
其中df是自由度，ncp是non-centrality parameter delta，If omitted, use the central t distribution。ncp出现时表示分布由非标准的卡方分布构成。
13.F分布
一个F-分布的随机变量是两个卡方分布变量的比率。F-分布被广泛应用于似然比率检验，特别是方差分析中
df(x, df1, df2, ncp, log = FALSE)
pf(q, df1, df2, ncp, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
qf(p, df1, df2, ncp, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
rf(n, df1, df2, ncp)
df1，df2是两个自由度，ncp同t分布中的ncp。