R语言中提供了四类有关统计分布的函数（密度函数，累计分布函数，分位函数，随机数函数）。分别在代表该分布的R函数前加上相应前缀获得(d，p，q，r)。如：
1）正态分布的函数是norm，命令dnorm(0)就可以获得正态分布的密度函数在0处的值(0.3989)(默认为标准正态分布)。
2）同理，pnorm(0)是0.5就是正态分布的累计密度函数在0处的值。
3）而qnorm(0.5)则得到的是0，即标准正态分布在0.5处的分位数是0（在来个比较常用的：qnorm(0.975)就是那个估计中经常用到的1.96了）。
4）最后一个rnorm(n)则是按正态分布随机产生n个数据。
上面正态分布的参数平均值和方差都是默认的0和１，你可以通过在函数里显示指定这些参数对其进行更改。如dnorm(0,1,2)则得出的是均值为1，标准差为2的正态分布在0处的概率值。
要注意的是()内的顺序不能颠倒。
关于二项分布的有关函数为：
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)# 可用于计算二项分布的概率。
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： 已知某批鸡蛋的孵出率prob为0.9，抽取size为5个鸡蛋检查其孵化情况，发现最终x=3个鸡蛋孵化，求二项分布的概率。
R中的求解如下：
dbinom(3,5,0.9,log=F)
[1] 0.0729
#结果得到0.0729。
