曲線近似と分布近似の実行，および各手法の適所にいての学習。

この例では,変数間に複雑な関係がある場合や,個体変数が異なる分布から成る場合に,コピュラを使用して多変量分布からデータを生成する方法を示します。

この例では，累積分布関数の最小二乗推定を使用して一変量分布で近似する方法を示します。この方法は,最尤推定法が失敗した場合(しきい値パラメーターを含むモデルの場合など)に一般的に使用できる方法です。

この例では，関数大中型企业を使用してカスタム分布を一変量デ，タに当てはめる方法を示します。

この例では，カスタム分布を当てはめるときに数値問題を回避するため，関数大中型企业で高度な手法を使用する方法にいて説明します。具体的には，以下の方法を説明します。