考虑泊松分布、指数分布，并再自设若干个随机分布（它们有相同或不同的
主程序在 "hw9.py" 中
data中提供了测试集数据“data_09_2.csv”,“data_09_5.csv”,“data_09_10.csv”,“data_09_10.csv”存储不同N得到的标准化统计量 每个csv中含有不同分布所得的统计量.
代码中没有直接调用，而是采取“时间-种子”方式，现场形成随机数，也可以直接调用程序即可画图
主要用到numpy、time、pandas、matplotlib、abc、math包
本实验对16807Schrage产生器进行单独封装，其代码在"Schrage_16807.py"中。内部包含"seed_time"随机数产生种子函数，"Schage16807"类
同时对各类分布随机数产生以及相应的概率密度函数进行的封装，其代码在"myStats.py"中
内部包含"norm"正态分布，"expon"指数分布，"poisson"泊松分布，"uniform"均匀分布，"bernulli"伯努利分布，"binom"二项分布，"Cos"余弦分布
建构逻辑仿照了标准Scipy库中"stats"的方式:
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rvs是产生随机数的方法 -
ppd/pmf为概率密度函数 -
cdf为累积分布函数 -
pmf为分位点函数 -
mean为分布平均值，var为方差，std为标准差，mid为中位数