Rによるコーシー分布の疑似乱数生成

その定義から期待値が存在しないコーシー分布の疑似乱数を生成する方法
Reference – https://twitter.com/RLangTip/status/651065767480459264
Script
par(mfrow=c(2,2)) 
#確率密度
x<-seq(-10,10,by=0.01)
y<-dcauchy(x,location=0,scale=1,log=F)
plot(x,y,type="l",main="Cauchy分布\n確率密度")
#累積分布
q<-x
y<-pcauchy(q,location=0,scale=1,lower.tail=T,log.p=F)
plot(q,y,type="l",main="Cauchy分布\n累積分布")
#確率点
p<-seq(0,1,by=0.01)
y<-qcauchy(p,location=0,scale=1,lower.tail=T,log.p=F)
plot(p,y,type="l",main="Cauchy分布\n確率点")
#擬似乱数 4
n<-50
y<-rcauchy(n,location=0,scale=1)
print(y)
plot(y,y,main="Cauchy分布\n擬似乱数")
Result
 [1]  2.099496e+01  7.649659e-01  1.473487e+00  3.550829e-03 -2.053272e-01 -1.078467e+00  5.024787e-01  1.176604e+00  4.223835e-01 -1.302923e-02  3.322812e+00
[12] -1.526026e+00 -2.145426e+00 -1.836101e+02  2.349512e-01 -4.983889e-01  5.176099e-01  3.764838e+00  2.687053e+00 -1.307366e-01 -5.857642e-02  3.217654e-01
[23]  5.187037e-01 -7.461050e-01  1.378128e+00  8.800841e-01  5.373342e-01 -6.654174e+00  5.374845e-01  6.257649e-03 -1.735405e+00  1.351904e+00  2.310646e+00
[34] -2.103028e+00 -3.968954e-01 -4.999618e-01 -1.451161e+00 -2.297430e+00  6.487061e-01 -5.658022e+00  3.089645e+00  2.617433e-01 -2.935670e+00  4.783715e+00
[45]  8.670886e-02  1.747535e+00 -1.481396e-01 -4.212431e-01  1.229457e+00 -1.311843e-01

2016年03月29日分 シカゴIMM筋ポジション・ロング・ショート・ネットポジション数の時系列推移

2016年03月第4週 対外及び対内証券売買契約等の状況・株式投資ファンド持分・中長期債・合計のネット額時系列推移

2016年03月22日分 シカゴIMM筋ポジション・ロング・ショート・ネットポジション数の時系列推移

2016年03月第3週 対外及び対内証券売買契約等の状況・株式投資ファンド持分・中長期債・合計のネット額時系列推移

2016年03月15日分 シカゴIMM筋ポジション・ロング・ショート・ネットポジション数の時系列推移

2016年03月第2週 対外及び対内証券売買契約等の状況・株式投資ファンド持分・中長期債・合計のネット額時系列推移