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:
.svg/1280px-Test_Template_Info-Icon_-_Version_(2).svg.png){kind=icon}
{{ 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 .