请详解如何使用Matlab统计工具箱中的函数来绘制贝塔分布、指数分布、正态分布的累积分布函数（CDF）和概率密度函数（PDF）。

在数据分析和统计模拟中，绘制累积分布函数（CDF）和概率密度函数（PDF）是理解数据分布特性的关键步骤。Matlab提供的统计工具箱为我们提供了强大的函数集来完成这一任务。以贝塔分布、指数分布和正态分布为例，以下是详细的步骤和示例代码：

参考资源链接：[Matlab实现概率密度与分布函数详解](https://wenku.csdn.net/doc/39kyj58i75?spm=1055.2569.3001.10343)

1. **贝塔分布**：
- 要绘制贝塔分布的PDF，可以使用`betapdf`函数。此函数需要分布的形状参数`a`和`b`，以及要计算的x值。
- 对于贝塔分布的CDF，使用`betacdf`函数，它同样需要形状参数`a`和`b`，以及x值。
示例代码：

    % 设定贝塔分布的形状参数
    a = 2;
    b = 5;
    % 设定x值范围
    x = 0:0.01:1;
    % 计算PDF和CDF
    y_pdf = betapdf(x, a, b);
    y_cdf = betacdf(x, a, b);
    % 绘制PDF和CDF图形
    figure;
    subplot(2,1,1);
    plot(x, y_pdf);
    title('贝塔分布的PDF');
    xlabel('x');
    ylabel('概率密度');
    subplot(2,1,2);
    plot(x, y_cdf);
    title('贝塔分布的CDF');
    xlabel('x');
    ylabel('累积概率');

2. **指数分布**：
- 对于指数分布的PDF，使用`exppdf`函数，它需要分布的率参数`lambda`和x值。
- 对于指数分布的CDF，使用`expcdf`函数，它同样需要率参数`lambda`和x值。
示例代码：

    % 设定指数分布的率参数
    lambda = 1;
    % 设定x值范围
    x = 0:0.01:5;
    % 计算PDF和CDF
    y_pdf = exppdf(x, lambda);
    y_cdf = expcdf(x, lambda);
    % 绘制PDF和CDF图形
    figure;
    subplot(2,1,1);
    plot(x, y_pdf);
    title('指数分布的PDF');
    xlabel('x');
    ylabel('概率密度');
    subplot(2,1,2);
    plot(x, y_cdf);
    title('指数分布的CDF');
    xlabel('x');
    ylabel('累积概率');

3. **正态分布**：
- 正态分布的PDF使用`normpdf`函数计算，需要均值`mu`、标准差`sigma`和x值。
- 正态分布的CDF使用`normcdf`函数计算，也需要均值`mu`、标准差`sigma`和x值。
示例代码：

    % 设定正态分布的参数
    mu = 0;
    sigma = 1;
    % 设定x值范围
    x = -3:0.01:3;
    % 计算PDF和CDF
    y_pdf = normpdf(x, mu, sigma);
    y_cdf = normcdf(x, mu, sigma);
    % 绘制PDF和CDF图形
    figure;
    subplot(2,1,1);
    plot(x, y_pdf);
    title('正态分布的PDF');
    xlabel('x');
    ylabel('概率密度');
    subplot(2,1,2);
    plot(x, y_cdf);
    title('正态分布的CDF');
    xlabel('x');
    ylabel('累积概率');

通过上述步骤，您可以利用Matlab统计工具箱中的函数来绘制不同分布的CDF和PDF图。这些图形有助于您直观地了解各种分布的特性，对于统计分析和数据理解具有重要作用。更进一步，您可以参考文档《Matlab实现概率密度与分布函数详解》，这将为您提供更加详细的方法和技巧，帮助您深入理解并应用这些分布函数。

参考资源链接：[Matlab实现概率密度与分布函数详解](https://wenku.csdn.net/doc/39kyj58i75?spm=1055.2569.3001.10343)