package pareto

  1. Overview
  2. Docs
module Features : sig ... end
module type DiscreteDistribution = sig ... end
module type ContinuousDistribution = sig ... end
module Normal : sig ... end
module LogNormal : sig ... end
module Uniform : sig ... end
module Exponential : sig ... end
module ChiSquared : sig ... end
module F : sig ... end
module T : sig ... end
module Gamma : sig ... end
module Cauchy : sig ... end
module Beta : sig ... end
module Logistic : sig ... end
module Poisson : sig ... end
module Bernoulli : sig ... end
module Binomial : sig ... end
module Geometric : sig ... end
module Hypergeometric : sig ... end
module NegativeBinomial : sig ... end
module Categorical : sig ... end
val normal : mean:float -> sd:float -> Normal.t
val log_normal : mean:float -> sd:float -> LogNormal.t
val uniform : lower:float -> upper:float -> Uniform.t
val exponential : rate:float -> Exponential.t
val chi_squared : df:int -> ChiSquared.t
val f : df1:int -> df2:int -> F.t
val t : df:float -> T.t
val gamma : shape:float -> scale:float -> Gamma.t
val cauchy : location:float -> scale:float -> Cauchy.t
val beta : alpha:float -> beta:float -> Beta.t
val logistic : location:float -> scale:float -> Logistic.t
val poisson : rate:float -> Poisson.t
val bernoulli : p:float -> Bernoulli.t
val binomial : trials:int -> p:float -> Binomial.t
val geometric : p:float -> Geometric.t
val hypergeometric : m:int -> t:int -> k:int -> Hypergeometric.t
val negative_binomial : failures:int -> p:float -> NegativeBinomial.t
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