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学生T.累积分布函数
p=tcdf（x，nu）
p = tcdf（x，nu，'上'）
例子
P.=tcdf(X那怒族）返回学生的累积分发功能（CDF）T.分销怒族自由度，评估价值X。
P.=tcdf(X那怒族）
P.
X
怒族
P.=tcdf(X那怒族，'上'）返回CDF的补充，在值下评估X和怒族自由度，使用算法更准确地计算极端上尾概率，而不是减去1的较低尾值。
P.=tcdf(X那怒族，'上'）
全部收缩
生成随机样本的大小100来自一个平均值为1和标准偏差2。
100
1
2
rng默认%为了再现性mu = 1;n = 100;西格玛= 2;X = NORMRND（MU，SIGMA，N，1）;
计算样本平均值，样本标准偏差，以及T.-score样品。
xbar =均值（x）;s = std（x）;t =（xbar-mu）/（s / sqrt（n））
t = 1.0589.
使用TCDF.计算大小样本的概率100有较大的T.-得分高于T.-score样品。
TCDF.
p = 1-TCDF（T，N-1）
p = 0.1461.
这种概率与P.返回的值T.用零假设检验样本来自平均值为1另一种假设是平均值大于1。
[h，ptest] = ttest（x，mu，0.05，“对”); 普泰斯特
ptest=0.1461
确定学生的观察结果T.分布具有自由度99.中途休息[10 Inf]。
99.
[10 Inf]
P1 = 1 - TCDF（10,99）
p1=0
TCDF（10,99）几乎1， 所以p1变成0.。指定“上”以便TCDF.更准确地计算极端上尾概率。
TCDF（10,99）
p1
0.
“上”
p2 = tcdf（10,99，“上”）
P2 = 5.4699E-17
你也可以使用“上”计算右尾P.-价值。
用于计算cdf的值，指定为标量值或标量值数组。
以多个值评估CDF，请指定X使用数组。
要评估多个发行版的CDF，请指定怒族使用数组。
如果或两个输入参数X和怒族是数组，那么阵列大小必须是相同的。在这种情况下，TCDF.将每个标量展开到与阵列输入相同大小的常数阵列中。每个元素P.是中相应元素指定的分布的cdf值怒族，在相应的元素处进行评估X。
例子：[-1,0,3,4]
[-1,0,3,4]
数据类型：单身的|双倍的
单身的
双倍的
学生的自由度T.分布，指定为正标量值或正标量值数组。
例子：[9,19,49,99]
[9,19,49,99]
cdf值以中的值进行评估X，作为标量值或标量值数组返回。P.与尺寸相同X和怒族经过任何必要的标量扩展。每个元素P.是中相应元素指定的分布的cdf值怒族，在相应的元素处进行评估X。
学生们T.分布是一个一个参数曲线系列。参数ν是自由度。学生们T.分布有零意味着。
学生的CDFT.分配是
P. = F （ X | ν ） = ∫ - ∞ X Γ （ ν + 1 2 ） Γ （ ν 2 ） 1 ν π 1 （ 1 + T. 2 ν ） ν + 1 2 D. T. 那
在哪里ν是自由度和γ（·）是伽马功能。结果P.是单一观察的概率T.分销ν自由度落在间隔内[ -X]。
有关更多信息，请参阅学生t分布。
TCDF.是一个特定于学生的T.分配。统计和机器学习工具箱™还提供通用功能CDF.，支持各种概率分金宝app布。使用CDF.，指定概率分布名称及其参数。请注意，特定于分布的函数TCDF.比通用功能更快CDF.。
CDF.
使用概率分布功能应用程序为概率分布创建累积分布函数（CDF）或概率密度函数（PDF）的交互式图。
此函数完全支持GPU阵列。有关详细信息，金宝app请参阅在GPU上运行matlab函数（并行计算工具箱）。
CDF.|tin|tpdf|TRND.|Tstat.|测试|ttest2
tin
tpdf
TRND.
Tstat.
测试
ttest2
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