La plantilla:Infobox de distribución de probabilidad genera un cuadro de información del lado derecho, en función de los parámetros especificados. Para utilizar esta plantilla, copie el siguiente código en su artículo y complete lo que corresponda:
{{ Infobox distribución de probabilidad | nombre = | tipo = | imagen_pdf = | imagen_cdf = | notación = | parámetros = | soporte = | pdf = | cdf = | cuantil = | media = | mediana = | moda = | varianza = | mad = | asimetría = | curtosis = | entropía = | entropía_cruzada = | mgf = | cf = | pgf = | fisher = | momentos = | KLdiv = | JSDiv = }}
|name=
— Nombre en la parte superior del cuadro de información; debe ser el nombre de la distribución sin la palabra "distribución" en él, por ejemplo, "Normal", "Exponencial" (opcional)|type=
— los valores posibles son "discreto" (o "masa"), "continuo" (o "densidad") y "multivariado"|pdf_image=
— especificación de imagen de densidad de probabilidad, como: xxx.svg
.|pdf_caption=
— título de la imagen de densidad de probabilidad|pdf_image_alt=
— texto alternativo para la imagen en|pdf_image=
|cdf_image=
— imagen de distribución acumulativa-especificaciones, como: yyy.svg
.|cdf_caption=
— Leyenda de la imagen de distribución acumulativa|cdf_image_alt=
— texto alternativo para la imagen en|cdf_image=
|notation=
— designación típica para esta distribución, por ejemplo . La notación debe incluir todos los parámetros de distribución que se explican en la siguiente celda.|parameters=
— parámetros de la familia de distribución (como μ y σ 2 para la distribución normal).|support=
— el soporte de la distribución, que puede depender de los parámetros. Especifíquelo tanto para distribuciones continuas como para distribuciones discretas.<math>x \in some set</math>
<math>k \in some set</math>
|pdf=
— función de densidad de probabilidad (o función de masa de probabilidad), como por ejemplo: . Excluya la etiqueta de función, como por ejemplo " ƒ (x; μ , σ 2 ) ".<math>\frac{\Gamma(r+k)}{k!\Gamma(r)}p^r(1-p)^k</math>
|cdf=
— función de distribución acumulativa, p. ej.: <math>I_p(r,k+1)\text{ where }I_p(x,y)</math> is the [[regularized incomplete beta function]]
.|quantile=
— función cuantil (o función de distribución acumulativa inversa). Si es la CDF y es la función cuantil, entonces|mean=
— la media o valor esperado .|median=
— la mediana , sólo para distribuciones univariadas.|mode=
— el modo .|variance=
— varianza de la distribución, o matriz de covarianza en caso multivariado.|mad=
— la desviación absoluta media alrededor de la media.|skewness=
— la asimetría .|kurtosis=
— el exceso de curtosis .|entropy=
— la entropía de información diferencial , expresada preferiblemente en unidades no especificadas utilizando log(.) de base no específica en lugar de ln(.) de base específica, que produce la entropía en unidades de nats solamente.|cross_entropy=
— la entropía cruzada del modelo|mgf=
— la función generadora de momentos , por ejemplo: .<math>\left(\frac{p}{1-(1-p) e^t}\right)^r</math>
|char=
/ |cf=
— la función característica , como por ejemplo: .<math>\left(\frac{p}{1-(1-p) e^{it}}\right)^r</math>
|pgf=
- la función generadora de probabilidad .|fisher=
— la matriz de información de Fisher para el modelo.|KLDiv=
— la divergencia de Kullback-Leibler del modelo|JSDiv=
— la divergencia de Jensen-Shannon del modelo|moments=
— Fórmulas a utilizar en el método de momentos para el modelo.|ES=
— el déficit esperado o CVaR para el modelo.|bPOE=
— la probabilidad de excedencia amortiguada para el modelo.|intro=
— mensaje opcional que se mostrará antes de todo el resto del contenido en el cuadro de información.|marginleft=
— espacio de margen a la izquierda del cuadro de información (predeterminado: 1em).|box_width=
— ancho del cuadro de información (predeterminado: 325 px).|parameters2=
, |support2=
, |pdf2=
, |cdf2=
, |mean2=
, |median2=
, |mode2=
, |variance2=
, |mad=
, |skewness2=
, |kurtosis2=
, |entropy2=
, |mgf2=
, |char2=
/ |cf2=
, |moments2=
, |fisher2=
son iguales a sus contrapartes anteriores. Deben usarse cuando la distribución necesita dos conjuntos para describirla, por ejemplo, la distribución Gamma .