在几乎所有使用概率和统计的领域中，有少许参数分布系列是知名的好模型. 起源可能来自于诸如瓮模型中的组合参数，到现有分布的变换，或不同的极限处理. Wolfram 语言中参数模型的收集是为了给不同领域提供完整的模型框架，它是至今收集最广的参数分布. 有数十个分布属性，例如，分布函数、矩或分位数，是可以直接访问的. 参数分布被用作从数据中计算概率、期望、随机变量或参数估计的高层函数的参数. 整个过程均可使用带有未定参数的分布，稍后可以求解参数或进行优化等.

离散的单变量分布 »

BernoulliDistribution  ▪  BinomialDistribution  ▪  PoissonDistribution  ▪  ...

正态相关的分布 »

NormalDistribution  ▪  StudentTDistribution  ▪  LogNormalDistribution  ▪  ...

指数相关的分布 »

ExponentialDistribution  ▪  ErlangDistribution  ▪  LogisticDistribution  ▪  ...

有界域分布 »

BetaDistribution  ▪  BinomialDistribution  ▪  UniformDistribution  ▪  ...

极值分布 »

GumbelDistribution  ▪  FrechetDistribution  ▪  WeibullDistribution  ▪  ...

重尾分布 »

ParetoDistribution  ▪  StableDistribution  ▪  LevyDistribution  ▪  ...

基于分位数的分布

TukeyLambdaDistribution  ▪  WakebyDistribution

分布系统

JohnsonDistribution  ▪  PearsonDistribution

多变量的连续分布

UniformDistribution  ▪  BinormalDistribution  ▪  MultinormalDistribution  ▪  MultivariateTDistribution  ▪  DirichletDistribution  ▪  CopulaDistribution

多变量的离散分布

DiscreteUniformDistribution  ▪  MultinomialDistribution  ▪  MultivariateHypergeometricDistribution  ▪  NegativeMultinomialDistribution  ▪  MultivariatePoissonDistribution  ▪  CopulaDistribution