chi_squared_distribution-Klasse
Generiert eine Chi-Quadrat-Verteilung.
Syntax
template<class RealType = double>
class chi_squared_distribution {
public:
// types
typedef RealType result_type;
struct param_type;
// constructor and reset functions
explicit chi_squared_distribution(RealType n = 1);
explicit chi_squared_distribution(const param_type& parm);
void reset();
// generating functions
template <class URNG>
result_type operator()(URNG& gen);
template <class URNG>
result_type operator()(URNG& gen, const param_type& parm);
// property functions
RealType n() const;
param_type param() const;
void param(const param_type& parm);
result_type min() const;
result_type max() const;
};
Parameter
RealType
Der Gleitkommaergebnistyp. Der Standardwert ist double. Mögliche Typen finden Sie unter <"zufällig>".
URNG
Die einheitliche Zufallszahlengenerator-Engine. Mögliche Typen finden Sie unter <"zufällig>".
Hinweise
Die Klassenvorlage beschreibt eine Verteilung, die Werte eines vom Benutzer angegebenen Gleitkommatyps oder typs double erzeugt, wenn keine angegeben wird, entsprechend der Chi-Quadrat-Verteilung verteilt wird. Die folgende Tabelle ist mit Artikeln über einzelne Member verknüpft.
chi_squared_distribution
param_type
Die Eigenschaftsfunktion n() gibt den Wert für den gespeicherten Verteilungsparameter n zurück.
Das Eigenschaftsmember param() gibt das aktuell gespeicherte Verteilungspaket param_type zurück oder legt es fest.
Die min()- und max()-Memberfunktion gibt das jeweils kleinst- und größtmögliche Ergebnis zurück.
Die reset()-Memberfunktion verwirft alle zwischengespeicherten Werte, damit das Ergebnis des folgenden Aufrufs von operator() nicht von Werten abhängig ist, die vor dem Aufruf aus der Engine bezogen wurden.
Die operator()-Memberfunktionen geben den nächsten generierten Wert von entweder dem aktuellen oder dem spezifizierten Parameterpaket zurück, das auf der URNG-Engine basiert.
Weitere Informationen zu Verteilungsklassen und ihren Mitgliedern finden Sie unter <"zufällig>".
Ausführliche Informationen über die Chi-Quadrat-Verteilung finden Sie im Wolfram MathWorld-Artikel Chi-Squared Distribution (Chi-Quadrat-Verteilung).
Beispiel
// compile with: /EHsc /W4
#include <random>
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <map>
void test(const double n, const int s) {
// uncomment to use a non-deterministic generator
// std::random_device gen;
std::mt19937 gen(1701);
std::chi_squared_distribution<> distr(n);
std::cout << std::endl;
std::cout << "min() == " << distr.min() << std::endl;
std::cout << "max() == " << distr.max() << std::endl;
std::cout << "n() == " << std::fixed << std::setw(11) << std::setprecision(10) << distr.n() << std::endl;
// generate the distribution as a histogram
std::map<double, int> histogram;
for (int i = 0; i < s; ++i) {
++histogram[distr(gen)];
}
// print results
std::cout << "Distribution for " << s << " samples:" << std::endl;
int counter = 0;
for (const auto& elem : histogram) {
std::cout << std::fixed << std::setw(11) << ++counter << ": "
<< std::setw(14) << std::setprecision(10) << elem.first << std::endl;
}
std::cout << std::endl;
}
int main()
{
double n_dist = 0.5;
int samples = 10;
std::cout << "Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values." << std::endl;
std::cout << "Enter a floating point value for the \'n\' distribution parameter (must be greater than zero): ";
std::cin >> n_dist;
std::cout << "Enter an integer value for the sample count: ";
std::cin >> samples;
test(n_dist, samples);
}
Erste Ausführung:
Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter a floating point value for the 'n' distribution parameter (must be greater than zero): .5
Enter an integer value for the sample count: 10
min() == 4.94066e-324
max() == 1.79769e+308
n() == 0.5000000000
Distribution for 10 samples:
1: 0.0007625595
2: 0.0016895062
3: 0.0058683478
4: 0.0189647765
5: 0.0556619371
6: 0.1448191353
7: 0.1448245325
8: 0.1903494379
9: 0.9267525768
10: 1.5429743723
Zweite Ausführung:
Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter a floating point value for the 'n' distribution parameter (must be greater than zero): .3333
Enter an integer value for the sample count: 10
min() == 4.94066e-324
max() == 1.79769e+308
n() == 0.3333000000
Distribution for 10 samples:
1: 0.0000148725
2: 0.0000490528
3: 0.0003175988
4: 0.0018454535
5: 0.0092808795
6: 0.0389540735
7: 0.0389562514
8: 0.0587028468
9: 0.6183666639
10: 1.3552086624
Dritte Ausführung:
Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter a floating point value for the 'n' distribution parameter (must be greater than zero): 1000
Enter an integer value for the sample count: 10
min() == 4.94066e-324
max() == 1.79769e+308
n() == 1000.0000000000
Distribution for 10 samples:
1: 958.5284624473
2: 958.7882787809
3: 963.0667684792
4: 987.9638091514
5: 1016.2433493745
6: 1021.9337111110
7: 1021.9723046240
8: 1035.7622110505
9: 1043.8725156645
10: 1054.7051509381
Anforderungen
Header:<random>
Namespace: std
chi_squared_distribution::chi_squared_distribution
Erstellt die Verteilung.
explicit chi_squared_distribution(result_type n = 1.0);
explicit chi_squared_distribution(const param_type& parm);
Parameter
n
Der n-Verteilungsparameter.
parm
Die für die Erstellung der Verteilung verwendete Parameterstruktur.
Hinweise
Vorbedingung:0.0 < n
Der erste Konstruktor konstruiert ein Objekt, dessen gespeicherter n-Wert den Wert n enthält.
Mit dem zweiten Konstruktor wird ein Objekt erstellt, dessen gespeicherte Parameter aus parm initialisiert werden. Sie können die aktuellen Parameter einer vorhandenen Verteilung abrufen und festlegen, indem Sie die Memberfunktion param() aufrufen.
chi_squared_distribution::param_type
Speichert die Parameter der Verteilung.
struct param_type {
typedef chi_squared_distribution<result_type> distribution_type;
param_type(result_type n = 1.0);
result_type n() const;
bool operator==(const param_type& right) const;
bool operator!=(const param_type& right) const;
};
Parameter
n
Der n-Verteilungsparameter.
right
Das mit diesem param_type-Objekt zu vergleichende Objekt.
Hinweise
Vorbedingung:0.0 < n
Diese Struktur kann bei der Instanziierung an den Klassenkonstruktor des Verteilers, an die Memberfunktion param() (zur Festlegung der gespeicherten Parameter einer vorhandenen Verteilung) und an operator() (zur Verwendung anstelle der gespeicherten Parameter) übergeben werden.