将数据拟合到非标准化学生'；Java中的st分布

我正在尝试用Java重新实现一些R代码，因为它将集成在其他代码中，而不是由我控制，所以它确实需要用Java

关键部分是使用数据的矩（均值、方差、偏度、峰度）将数据拟合到a。即，找到最适合数据的非标准化t分布参数

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我已经找到了一个备份解决方案，可以使用。但是有没有什么方法可以在纯Java代码中实现呢

所以它实际上一点也不复杂：

 /**
 * Returns the parameters of the Student T distribution which is fitted using the moments given.
 *
 * @param avg: estimated average.
 * @param variance: estimated variance.
 * @param kurtosis: estimated kurtosis.

 * @return double[] {location, scale, degrees of freedom}.
 * @throws Nothing!! (for now)
 */
public static double[] get_Tdistribution_params_from_moments(double avg, double variance, double kurtosis){
    double mu = avg; // localization parameter
    double nu = (6-4*kurtosis)/(3-kurtosis); // degree of freedom
    double sigma = Math.pow(((nu-2)/nu)*variance,0.5); // scale parameter
    return new double[] {mu,sigma, nu};
}

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你能提供一个链接到描述该方法推导过程的原始资料吗？方程式在维基百科上简单列出：