この分布は特定時刻にひとつずつ起こる一連の出来事を述べるという点で優れた分布です。この分布を用いて、トレーダーは損失取り引きその他を分析することができます。クラスを用いて記述されます。ガンマ分布ガンマ分布を次のランダム変数連続分布として選びました。確率理論においてガンマ分布は絶対連続分布の2パラメータ族です。密度は以下の形式を取ります。(0<α)、βはスケールパラメータ(0<β)です。Gam(1,1)その記述は以下のフォーマットです。スケールパラメータ(0<β)です。クラス定義変数ではそれは以下のようなものです。クラスから派生しています。CGammaクラスは以下のように定義されます。ベータ分布を見ていきます。確率理論および統計ではベータ分布は絶対連続分布の2パラメータ族です。値が有限区間において定義されるランダム変数を記述するのに使用されます。密度は以下のように定義されます。βは第二の形状パラメータ(0<β)です。Beta(0.5,0.5)その記述は以下のフォーマットです。第二の形状パラメータ(0<β)です。クラスは以下の方法でこの分布を記述します。(二重指数分布)です。スケールパラメータ(0<β)です。Lap(0,1)その記述は以下のフォーマットです。スケールパラメータ(0<β)です。クラスはこの分布を以下のように記述します。コード使用で10種類の連続分布に対して10個のクラスを作成しました。それ以外にもいくつか作成されたクラスがあります。それでは分散分布に進み、この分布カテゴリー用のクラスをいくつか作成します。二項分布から始めます。確率理論において二項分布は、個別に無作為な実験を行い、各実験のシーケンスにおける成功確率が等しい成功数の分布です。確率密度は以下の式で計算されます。Bin(100,0.5)。その記述は以下のフォーマットです。分析するのに役立ちます。以下のようにСBinomialdistクラスを作成します。次に考察する分布はポワソン分布です。ポワソン分布は固定期間に生じるイベント数によって表現されるランダム変数を、これらイベントは固定された平均強度でお互い自立的に起こるという条件でモデル化します。<s2>密度は以下の形式を取ります。Pois(10).その記述は以下のフォーマットです。