Иногда именно параметры определяют распределение, которое нужно найти. Предположим, например, что вы провели тест для равных средств, и результат является пограничным. Может быть, ваши два образца отличаются друг от друга, а может и нет; исходя из результата теста, вы не можете быть уверены. Тогда возникает закономерный вопрос: «Сколько еще измерений мне нужно сделать, прежде чем я получу вероятность X%, что разница реальна?» Искатели параметров могут отвечать на подобные вопросы и обязательно отличаются для каждого распределения. Они реализуются в виде статических членских функций распределений, например:

students_t::find_degrees_of_freedom(
   1.3,        // difference from true mean to detect
   0.05,       // maximum risk of falsely rejecting the null-hypothesis.
   0.1,        // maximum risk of falsely failing to reject the null-hypothesis.
   0.13);      // sample standard deviation

Возвращает количество степеней свободы, необходимых для получения 95% вероятности того, что наблюдаемые различия в средствах не сводятся к случайности. В случае, если ранее был получен пограничный результат теста Студентов-Т, это можно использовать для оценки того, насколько большим должен быть размер выборки, прежде чем наблюдаемая разница будет считаться значительной. Разумеется, предполагается, что среднее значение выборки и стандартное отклонение инвариантны с размером выборки.