ბევრი რეალური სამყაროს გაზომვები პირველად სწავლობს ნიმუშების შეგროვებით. როდესაც ჩვენ განვსაზღვროთ განაწილების ისინი ეკუთვნის, ჩვენ შეგვიძლია სიმულაცია მონაცემები შემთხვევითი რიცხვი გენერირებული რომ ცნობილი გავრცელების.
ეს ინსტრუმენტი საშუალებას გაძლევთ კონფიგურაცია პარამეტრების შერჩეული განაწილება. დაწკაპეთ გამშვები ხატულა გენერირება მონაცემები და ჰისტოგრამის ჩვენება. გენერირების გაშვებებით იმეორებს, ჩვენ შეგვიძლია უკეთეს ვიზუალურ გრძნობას ვიმსჯელოთ იმავე განაწილების ნიმუშის ვარიაციით, თითქოს რეალურ ცხოვრებაში ნიმუშის გაზომვების შეგროვება. ეს პროცესი ცნობილია მონტე კარლო სიმულაცია.
ანალოგიურად შეგიძლიათ საძიებო ალბათობა და ეს არის შებრუნებული. იგი ასევე განაწილება განაწილების და შეყვანის დონეზე.
მხარდაჭერა წრფივი, ლოგისტიკური რეგრესია და ნარჩენი ნაკვეთი. Cox რეგრესია გადარჩენის მრუდი.
სკალერის, ძირითადი კომპონენტის, მრავალგანზომილებიანი სკალირების, კაპლან-მეიერის მრუდის და 3D მიწის ნაკვეთის როტაციის შესახებ