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学生们T.概率密度函数
y = tpdf（x，nu）
例子
y= TPDF（X那怒族）返回学生的概率密度函数（PDF）T.分销怒族自由度，评估价值X。
y= TPDF（X那怒族）
y
X
怒族
全部收缩
模式下PDF的值是自由度的越来越多的函数。
学生学习的模式T.分销是at.X= 0.在模式下计算PDF以获得自由度1到6.。
1
6.
TPDF（0,1：6）
ans =.1×6.0.3183 0.3536 0.3676 0.3750 0.3796 0.3796 0.3827
这T.当自由度接近无穷大时，分布收敛到标准正态分布。
计算标准正态分布的PDF与学生的PDF之间的差异T.以pdf格式分发30.自由程度。
30.
差异= tpdf（-2.5：2.5,30）-normpdf（-2.5：2.5）
差异=1×6.0.0035 -0.0006 -0.0042 -0.0042 -0.0006 0.0035
用于计算pdf的值，指定为标量值或标量值数组。
以多个值评估PDF，请指定X使用数组。
要评估多个发行版的PDF，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，tpdf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y是相应元素指定的分布的PDF值怒族，在相应的元素处进行评估X。
tpdf
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]
PDF值在值中评估X，返回为标量值或标量值数组。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y是相应元素指定的分布的PDF值怒族，在相应的元素处进行评估X。
P.
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。
学生报告的pdf格式T.分配是
y = F （ X | ν ） = γ. （ ν + 1 2 ） γ. （ ν 2 ） 1 ν π 1 （ 1 + X 2 ν ） ν + 1 2 那
在哪里ν是自由度和γ（·）是伽马功能。结果y是观察特定价值的概率X来自学生的T.分销ν自由程度。
有关更多信息，请参阅学生t分布。
tpdf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PDF.，支持各种概率分金宝app布。使用PDF.，指定概率分布名称及其参数。请注意，特定于分布的函数tpdf比通用功能更快PDF.。
PDF.
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。
此功能完全支持GPU阵列。金宝app有关更多信息，请参阅在GPU上运行matlab函数（并行计算工具箱）。
PDF.|TCDF.|tin|TRND.|Tstat.|测试|TTEST2.
TCDF.
tin
TRND.
Tstat.
测试
TTEST2.
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