};//+------------------------------------------------------------------+ごらんのとおり対数正規分布は正規分布とあまり違いはありません。log(x)に置き換わっていることです。確率理論におけるコーシー分布は(物理学でもローレンツ分布またはブライト・ウィグナー分布と呼ばれます。)絶対連続分布族のクラスです。コーシー分布のランダム変数は期待値も分散もない変数の一般的な例です。密度は以下の形式です。以下のフォーマットです。Cauから選択されるランダム変数です。スケールパラメータ(0<σ)です。関数が使用されていることです。逆正接の主値をラジアンスで返します。金融ランク分析を行う方には興味のあるものでしょう。確率理論および統計では双曲線正割分布は確率密度関数と特定関数が双曲線正割関数に比例する連続確率分布です。密度は式で出されます。以下のフォーマットです。スケールパラメータ(0<σ)です。CHypersecdistクラスを用いて以下のように記述します。双曲線正割関数に比例するその関数から名づけられているのはすぐにわかります。統計において重要な分布です。分布密度関数から与えられる3パラメータ分布とみなされることもあります。記述は以下のフォーマットです。Sttから選択されたランダム変数です。スケールパラメータ(0<σ)です。σ=1と共に使われます。νを伴う1パラメータ分布となります。その他特性を推定するのに使用されます。クラスにより分布を記述します。未完全なベータ関数を記述する基本クラスです。CBetaクラスは以下です。};このクラスはまたガウス・ルシャンドル公式など数値統合メソッドに対して係数を提供する基本クラスであるCGauleg18を持ちます。次にわれわれの調査で考察しようと思うのはロジスティック分布です。確率理論および統計ではロジスティック分布継続確率分布です。その累積分布関数はロジスティック関数です。形は正規分布ににていますが、尾部が重くなっています。スケールパラメータ(0<β)です。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。クラスは上記分布の実装です。ついても見ていきます。0を伴う指数分布を持ちます。記述は以下のフォーマットです。