命令 β分布的参数a和b的最大似然估计值和置信区间
函数 betafit
格式 PHAT=betafit(X)
[PHAT,PCI]=betafit(X,ALPHA)
说明 PHAT为样本X的β分布的参数a和b的估计量
PCI为样本X的β分布参数a和b的置信区间，是一个2×2矩阵，其第1例为参数a的置信下界和上界，第2例为b的置信下界和上界，ALPHA为显著水平，（1-α）×100%为置信度。
命令 正态分布的参数估计
函数 normfit
格式 [muhat,sigmahat,muci,sigmaci] = normfit(X)
[muhat,sigmahat,muci,sigmaci] = normfit(X,alpha)
说明 muhat,sigmahat分别为正态分布的参数μ和σ的估计值，muci,sigmaci分别为置信区间，其置信度为（1-alpha）*100%；alpha给出显著水平α，缺省时默认为0.05，即置信度为95%。
命令 利用mle函数进行参数估计
函数 mle
格式 phat=mle('dist',X) %返回用dist指定分布的最大似然估计值
[phat, pci]=mle('dist',X) %置信度为95%
[phat, pci]=mle('dist',X,alpha) %置信度由alpha确定
[phat, pci]=mle('dist',X,alph,pl) %仅用于二项分布，pl为试验次数。
说明 dist为分布函数名，如：beta(
函数 betafit
格式 PHAT=betafit(X)
[PHAT,PCI]=betafit(X,ALPHA)
说明 PHAT为样本X的β分布的参数a和b的估计量
PCI为样本X的β分布参数a和b的置信区间，是一个2×2矩阵，其第1例为参数a的置信下界和上界，第2例为b的置信下界和上界，ALPHA为显著水平，（1-α）×100%为置信度。
命令 正态分布的参数估计
函数 normfit
格式 [muhat,sigmahat,muci,sigmaci] = normfit(X)
[muhat,sigmahat,muci,sigmaci] = normfit(X,alpha)
说明 muhat,sigmahat分别为正态分布的参数μ和σ的估计值，muci,sigmaci分别为置信区间，其置信度为（1-alpha）*100%；alpha给出显著水平α，缺省时默认为0.05，即置信度为95%。
命令 利用mle函数进行参数估计
函数 mle
格式 phat=mle('dist',X) %返回用dist指定分布的最大似然估计值
[phat, pci]=mle('dist',X) %置信度为95%
[phat, pci]=mle('dist',X,alpha) %置信度由alpha确定
[phat, pci]=mle('dist',X,alph,pl) %仅用于二项分布，pl为试验次数。
说明 dist为分布函数名，如：beta(