R一个很方便的用处是提供了一套完整的统计表集合。函数可以对累积分布函数P(X≤x)，概率密度函数，分位函数（对给定的q，求满足P(X≤x) >q的最小x）求值，并根据分布进行模拟。
在统计学中，产生随机数据是很有用的，R可以产生多种不同分布下的随机数序列。这些分布函数的形式为rfunc(n,p1,p2,...)，其中func指概率分布函数，n为生成数据的个数，p1, p2, . . .是分布的参数数值。上面的表给出了每个分布的详情和可能的缺省值（如果没有给出缺省值，则意味着用户必须指定参数）。
例：用0~1之间的均匀分布产生10个随机点
>runif(10)
[1] 0.961465376 0.0075219250.193619234 0.137027246 0.739370654 0.072907082
[7] 0.674551635 0.6507778110.984664183 0.796723066
大多数这种统计函数都有相似的形式，只需用d、p或者q去替代r，比如密度函数(dfunc(x, ...))，累计概率密度函数（也即分布函数）(pfunc(x,...))和分位数函数(qfunc(p, ...)，0<p<1)。最后两个函数序列可以用来求统计假设检验中P值或临界值。例如，显著性水平为5%的正态分布的双侧临界值是：
>qnorm(0.025)
[1] -1.959964
>qnorm(0.975)
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function用来定义函数，一般一个函数放在一个.m文件里。举个简单的例子建立一个myfunction.m，然后在文件中写。function y=myfunction(a,b)
其中a,b是输入函数的参数，y是函数返回的值。当需要返回多个值时，可以将y看作一个数组，或者直接将函数的开头写成如function [x,y]=myfunction(x,y)的形式。
然后就是定义函数的内容，通俗的说就是怎样由输入参数a,b得到返回值y。比如最简单的y=a+b。
总结一下，将下面的代码
function y=myfunction(a,b)
y=a+b
保存为一个m文件myfunction.m，调用方式如下。
num=myfunction(3,4)
这样就可以由函数中的y=a+b得到num的值是3+4=7。
以上是最简单的例子，不知说清楚没有，
1%3c%3ci。C语言是一门面向过程、抽象化的通用程序设计语言，广泛应用于底层开发，C语言能以简易的方式编译、处理低级存储器。p=func(k，m)属于c语言1%3c%3ci的含义之一。
