বিভিন্ন বিতরণের তথ্যসহ বিভিন্ন মডেল ও বিশ্লেষণের জন্য বিভিন্ন পরিসংখ্যানগত পরিসংখ্যানগত বন্টনের জন্য বিভিন্ন ধরণের বিভিন্ন প্রক্রিয়া প্রয়োজন। PiPy বিভিন্ন বিতরণের তথ্য উত্‍স এবং ব্যবহার সংক্রান্ত তথ্য সংগ্রহ করার জন্য সুনির্দিষ্টভাবে বিভিন্ন উপাত্ত সরবরাহ করে থাকে।

ডিস্ট্রিবিউশন বিতরণ করার জন্য NyPersy ব্যবহার করা হচ্ছে

SyP এর এলোমেলো মডিউল একটি সাধারণ ডিস্ট্রিবিউশনের সাধারণ, স্বাভাবিক এবং বিনম্যালির মত সাধারণ বন্টন থেকে তথ্য পাওয়ার জন্য ফাংশানগুলি প্রদান করে । এই ফাংশানগুলি আরো জটিল বা সুনির্দিষ্ট সিমুলেশন তৈরি করার জন্য বিল্ডিং ব্লক হিসেবে কাজ করে ।

স্বনির্ধারিত বিতরণ প্রস্তুত করা হচ্ছে

এই বিতরণের ফলে বিভিন্ন ধরনের বিতরণের ফলে স্বনির্ধারিত বন্টন তৈরি করা যাবে অথবা একাধিক বিতরণ বিতরণের সাথে মিলে এটি তৈরি করা যাবে। উদাহরণ হিসেবে, সাধারণ বিতরণের ক্ষেত্রে গাণিতিক ফাংশন প্রয়োগ করা হলে, নতুন তথ্য বিন্যাসের সাথে খাপ খাওয়ানোর জন্য প্রয়োজনীয় বৈশিষ্ট্যের মান নির্ধারণ করা যাবে।

বিপরীতমুখী একটা সাধারণ পদ্ধতি ব্যবহার করা হচ্ছে, যেখানে আপনি একটি ইউনিফর্ম বিতরণ থেকে তথ্য তৈরি করেন এবং এরপর তিনি protective বন্টনের আকার পেতে একটি রূপান্তর প্রয়োগ করেন।

ব্যবহারিক উদাহরণ

ধরুন একটি সিমুলেশনের জন্য একটি skeodied বন্টন প্রয়োজন । আপনি ইউনিফর্মের তথ্য তৈরি করতে পারেন এবং একটি বিদ্যুৎ রূপান্তর করতে পারেন:

[[F] উদাহরণ:[FLT]

dRGB

Spyspick- র মধ্যে ইম্পোর্ট করুন

# ইউনিফর্মের তথ্য তৈরী করুন

ইউনিফর্ম data name. random. one. line (০, ১, ১, ১০০০)

# শকুনের জন্য বিদ্যুৎ রূপান্তরক

ske data data data end 2

সৌদি আরব

এই পদ্ধতিতে শূণ্যের অধিক সংখ্যক গুরুত্বের মাত্রা নির্ধারণ করুন। সুনির্দিষ্ট অনুকরণের জন্য সুনির্দিষ্ট অনুকরণের ক্ষেত্রে এই মান প্রয়োগ করুন।