在统计学与概率论中，分布函数是一个核心概念，它描述了一个随机变量取某个值的概率。在不同的编程语言中，计算分布函数的语句各有千秋。本文将简要概述这一过程。 分布函数是右连续的，并且是一个单调不减的函数。在数学上，如果随机变量X的分布函数为F(x)，那么F(x)就是X小于或等于某个值x的概率，即F(x) = P(X ≤ x)。在不同的编程环境中，我们通常使用特定的语句来计算分布函数的值。 以Python语言为例，可以使用SciPy库中的统计模块来计算分布函数。例如，对于一个正态分布的随机变量，可以使用以下语句：     from scipy.stats import norm     ## 设定均值μ和标准差σ     mu, sigma = 0, 1     ## 计算分布函数值     cdf_value = norm.cdf(x, mu, sigma) 在这段代码中，'norm.cdf(x, mu, sigma)'便是计算分布函数值的语句，其中x为指定的随机变量取值，mu和sigma分别是正态分布的均值和标准差。 当然，其他编程语言如R、MATLAB等也有类似的函数或方法来计算分布函数。例如，在R中可以使用pfun函数，在MATLAB中可以使用cdf函数。 总结来说，计算分布函数的语句在不同的编程环境中具有多样性，但其核心思想是相同的，即通过编程实现概率论中分布函数的定义，为我们分析和处理随机事件提供便利。