si tuvieramos un gamma de forma 2 y escala 3


pgamma(1,2,3)    sin expecificar  
pgamma(1,2,rate=3)     sin esxpecificar es rate 
pgamma (1,2,scale=3)
otra forma 

pgamma(c(1), shape=2, scale=3, lower.tail=TRUE)

                        en caest  beta es escala beta=3 pgamma (1,2,scale=3)


                             beta =1/3  pgamma(1,2,rate=3)


erlang como gamma , no en R

pgamma(1,2,rate=4)   es decir valor x, num. sucesos, lammda actua de rate o por defecto sin nada
pgamma(1,2,4)

chi2 como gamma
pgamma(23,10,1/2,lower.tail=TRUE)    por defecto coge rate  en caest es escala=2  y en R también si especificamos scale
pgamma(23,10,1/2,lower.tail=FALSE)          siempre forma seré  gl/2  en este caso 20 gl
pgamma(23,10,scale=2,lower.tail=TRUE)
pgamma(23,10,scale=2,lower.tail=FALSE)

pweibull(6000,0.5,5000)  problema teoría


pweibull(6000,1,5000)  

la exponencial es una weibull con r=1  y beta razon de scala.
pexp(6000,1/5000)
pexp(6000,rate=1/5000)
pexp(6000,1/5000)
la exponencial como gamma 
pgamma(6000,1,rate=1/5000)
pgamma(6000,1,scale=5000)

prayleigh(2,1,lower.tail=TRUE)    libreria  VGAM   como weibull b*raiz(2)de beta   2 de r forma
pweibull(2,2,1.4142356)

prayleigh(1.2649,0.70709576,lower.tail=TRUE)

--------------------
lognormal  ejemplo teoría


ejemplo LOGNORMAL de modelos  K S 

valores<-c(0,0.9271,1.6510,2.2293,2.7486,3.2513,3.77064,4.3489,5.0728,6.2897)
a<-mean(valores)
st<-sd(valores)
st
a
ks.test(valores,pnorm,a,st) 
-------------------------------
LN(3,2)  ejemplo teoría
a<-plnorm(78,3,2,lower.tail = TRUE, log.p = FALSE) 
b<-plnorm(120,3,2,lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
c<-b-a
c 

grafico
plot(function(x) dlnorm(x), from=0, to=10, main = "Densidad logNormal")

Pareto  

ppareto(q, location, shape = 1)
ppareto(2, 1, shape = 2)
rpareto(2, 1, shape = 2)


plot(function(x) dpareto(x,10,2), 0, 40, col="red")

BURR
library(actuar)
library(pxR)
pburr(q, shape1, shape2, rate = 1, scale = 1/rate,
      lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
pburr(4, 1, 4, rate = 2,lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
dburr (2, 5, 1, 2)
plot(function(x) dburr(x,11,2,2), 0, 140, col="red")


Cauchy

pcauchy(c(2), location=0, scale=1, lower.tail=TRUE)
plot(function(x) dcuachy(x,0,1), 0, 140, col="red")

local({
  .x <- seq(-7, 7, length.out=1000)  
  plotDistr(.x, dcauchy(.x, location=1, scale=1), cdf=TRUE, xlab="x", ylab="Cumulative Probability", 
  main=paste("Cauchy Distribution:  Location=1, Scale=1"))
})

Laplace
plaplace(2,2,1)
plot(function(x) dlaplace(x,1,2), -4, 4, col="red")

Logistica

plogis(c(4), location=0, scale=1, lower.tail=TRUE)
plot(function(x) dlogis(x,0,2), -14, 14, col="red")

Gumbel

pgumbel(7, 0, scale=2)
local({
  .x <- seq(-7.028, 17.601, length.out=1000)  
  plotDistr(.x, dgumbel(.x, 0, scale=2), cdf=FALSE, xlab="x", ylab="Density", 
  main=paste("Gumbel Distribution:  Location=0, Scale=1"))
})


BETA


pbeta(c(0.7), shape1=3, shape2=2, lower.tail=TRUE)
local({
  .x <- seq(0.051, 0.991, length.out=1000)  
  plotDistr(.x, dbeta(.x, shape1=3, shape2=2), cdf=FALSE, xlab="x", ylab="Density", 
  main=paste("Beta Distribution:  Shape 1=3, Shape 2=2"))
})

local({
  .x <- seq(0.051, 0.991, length.out=1000)  
  plotDistr(.x, dbeta(.x, shape1=3, shape2=2), cdf=FALSE, xlab="x", ylab="Density", 
  main=paste("Beta Distribution:  Shape 1=3, Shape 2=2"), regions=list(c(0, 0.7)), col=c('#6688D7', 
  '#BEBEBE'), legend.pos='topright')
})