隠れた良書「計算機シミュレーションのための確率分布乱数生成法」を大プッシュしたい

偶然見つけたのだが「計算機シミュレーションのための確率分布乱数生成法」が大変な良書であったので、とりいそぎメモしておく。ちゃんと読んだら後でレビューする。
本書は簡単にいうと「様々な分布から乱数生成(サンプリング)するプログラム」の実装法をまとめた本。確率統計の本を読んだりして「○○分布からサンプリング」すれば良いことはわかったのだが、どうやって実装していいかわからず途方に暮れた経験を持った人は多いのでは。
そういった方にとって本書は福音となるのではないだろうか。

とりあえず本書はweb上に情報が少ないので、どんな分布を扱っているのか列挙しておく。かなり多いので驚かれるかもしれない。

[連続分布]
正規分布(Normal distribution)
半正規分布(Half Normal distribution)
対数正規分布(Log-Normal distribution)
コーシー分布(Cauchy distribution)
レヴィ分布(Levy distribution)
指数分布(Exponential distribution)
ラプラス分布(Laplace distribution)
レイリー分布(Rayleigh distribution)
ワイブル分布(Weibull distribution)
ガンベル分布(Gumbel distribution)
ガンマ分布(Gamma distribution)
ベータ分布(Beta distribution)
ディリクレ分布(Dirichlet distribution)
べき関数分布(Power Function distribution)
指数べき分布(Exponential Power distribution)
アーラン分布(Erlang distribution)
χ^2分布(Chi-Square distribution)
χ分布(Chi distribution)
F分布(F distribution)
t分布(t distribution)
逆ガウス分布(Inverse Gaussian distribution)
三角分布(Triangular distribution)
パレート分布(Pareto distribution)
ロジスティック分布(Logistic distribution)
双曲線正割分布(Hyperbolic Secant distribution)
余弦分布(Raised Cosine distribution)
逆正弦分布(Arcsine distribution)
フォン・ミーゼス分布(von Mises distribution)
非心ガンマ分布(Non-Central Gamma distribution)
非心ベータ分布(Non-Central Neta distribution)
非心χ^2分布(Non-Central Chi-Square distribution)
非心χ分布(Non-Central Chi distribution)
非心F分布(Non-Central F distribution)
非心t分布(Non-Central t distribution)
プランク分布(Planck distribution)

[離散分布]
二項分布(Binomial distribution)
幾何分布(Geometric distribution)
ポアソン分布(Poisson distribution)
超幾何分布(Hypergeometric distribution)
多項分布(Multinomial distribution)
負の二項分布(Negative Binomial distribution)
負の超幾何分布(Negative Hypergeometric distribution)
対数級数分布(Logarithmic Series distribution)
ユール・シモン分布(Yule-Simon distribution)
ジップ・マンデルブロート分布(Zipf-Mandelbrot distribution)
ゼータ分布(Zeta distribution)

本書は結構扱いが小さいので売り切れたら重版は無いかもしれない。amazonも現時点で残り3冊なので気になった方は早めに入手されるのが良いと思われる。