我正在关注这本书(统计反思(，它在R中有代码，并希望在Julia中的代码中重现同样的代码。在书中，他们计算了9次试验中有6次成功的可能性，其中成功的概率为0.5。他们使用以下R代码来实现这一点。
#R Code
dbinom(6, size = 9, prob=0.5)
#Out > 0.1640625
我想知道如何在的Julia做同样的事情
#Julia
using Distributions
b = Binomial(9,0.5)
# Its possible to look at random value,
rand(b)
#Out > 5
但是，我该如何看待一个特定的价值观，比如六次成功？
我相信你知道这一点，但只是为了确保rdbinom函数是二项式分布的概率密度(质量(函数。
Julia的Distributions包使用多分派，只具有一个通用的pdf函数，该函数可以用任何类型的Distribution作为第一个参数来调用，而不是定义一堆方法，如dbinom、dnorm(用于正态分布(。所以你可以做：
julia> using Distributions
julia> b = Binomial(9, 0.5)
Binomial{Float64}(n=9, p=0.5)
julia> pdf(b, 6)
0.1640625000000001
还有cdf，它以同样的方式计算(也许并不令人惊讶(累积密度函数。