Выполните подбор кривой аппроксимирования кривыми и распределения и изучите, когда каждый метод будет соответствующим.

Используйте связки, чтобы сгенерировать данные из многомерных распределений, когда существуют сложные отношения среди переменных, или когда отдельные переменные от различных распределений.

Подходящие одномерные распределения с помощью оценок методом наименьших квадратов кумулятивных функций распределения. Это - обычно применимый метод, который может быть полезным в случаях, когда наибольшее правдоподобие перестало работать, например, некоторые модели, которые включают пороговый параметр.

Соответствуйте пользовательскому дистрибутиву к одномерным данным при помощи функции mle.

Используйте усовершенствованные методы с функцией mle, чтобы избежать числовых проблем при подборе кривой пользовательскому дистрибутиву. А именно, вы учитесь как: