R語言中提供了四類有關統計分佈的函數（密度函數，累計分佈函數，分位函數，隨機數函數）。分別在代表該分佈的R函數前加上相應前綴獲得(d，p，q，r)。如：
1）正態分佈的函數是norm，命令dnorm(0)就可以獲得正態分佈的密度函數在0處的值(0.3989)(默認爲標準正態分佈)。
2）同理，pnorm(0)是0.5就是正態分佈的累計密度函數在0處的值。
3）而qnorm(0.5)則得到的是0，即標準正態分佈在0.5處的分位數是0（在來個比較常用的：qnorm(0.975)就是那個估計中經常用到的1.96了）。
4）最後一個rnorm(n)則是按正態分佈隨機產生n個數據。
上面正態分佈的參數平均值和方差都是默認的0和１，你可以通過在函數裏顯示指定這些參數對其進行更改。如dnorm(0,1,2)則得出的是均值爲1，標準差爲2的正態分佈在0處的概率值。
要注意的是()內的順序不能顛倒。
關於二項分佈的有關函數爲：
The Binomial Distribution Description
Density, distribution function, quantile function and random generation for the binomial distribution with parameters size and prob.
dbinom(x, size, prob, log = FALSE)# 可用於計算二項分佈的概率。
pbinom(q, size, prob, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
qbinom(p, size, prob, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
rbinom(n, size, prob)
例子： 已知某批雞蛋的孵出率prob爲0.9，抽取size爲5個雞蛋檢查其孵化情況，發現最終x=3個雞蛋孵化，求二項分佈的概率。
R中的求解如下：
dbinom(3,5,0.9,log=F)
[1] 0.0729
#結果得到0.0729。
