chi_squared_distribution 클래스
카이 제곱 분포를 생성합니다.
구문
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;
};
매개 변수
RealType
부동 소수점 결과 형식으로, 기본적으로 double로 지정되어 있습니다. 가능한 형식은 임>의 형식을 참조하세요<.
URNG
균일한 난수 생성기 엔진입니다. 가능한 형식은 임>의 형식을 참조하세요<.
설명
클래스 템플릿은 사용자가 지정한 부동 소수점 형식의 값을 생성하는 분포를 설명합니다. 또는 입력이 제공되지 않은 경우 형식 double 은 카이 제곱 분포에 따라 분산됩니다. 다음 테이블은 개별 멤버에 대한 문서와 연결되어 있습니다.
chi_squared_distribution
param_type
속성 함수 n()은 저장된 분포 매개 변수 n의 값을 반환합니다.
속성 멤버 param()은 param_type으로 저장된 분포 매개 변수 패키지를 설정하거나 반환합니다.
min() 및 max() 구성원 함수는 각각 가능한 가장 작은 결과 및 가능한 가장 큰 결과를 반환합니다.
reset() 구성원 함수는 캐시된 모든 값을 버립니다. 따라서 operator()에 대한 다음 호출의 결과는 호출 전 엔진에서 얻은 어떠한 값의 영향도 받지 않습니다.
operator() 구성원 함수는 현재 매개 변수 패키지 또는 지정된 매개 변수 패키지에서 URNG 엔진을 기반으로 하여 다음에 생성된 값을 반환합니다.
배포 클래스 및 해당 멤버에 대한 자세한 내용은 임>의 클래스를 참조<하세요.
카이 제곱 분포에 대한 자세한 내용은 Wolfram MathWorld 문서 Chi-Squared Distribution(카이 제곱 분포)을 참조하세요.
예시
// 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);
}
첫 번째 실행:
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
두 번째 실행:
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
세 번째 실행:
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
요구 사항
헤더:<random>
네임스페이스: std
chi_squared_distribution::chi_squared_distribution
분포를 생성합니다.
explicit chi_squared_distribution(result_type n = 1.0);
explicit chi_squared_distribution(const param_type& parm);
매개 변수
n
n 분포 매개 변수입니다.
parm
분포를 생성하는 데 사용되는 매개 변수 구조입니다.
설명
사전 조건: 0.0 < n
첫 번째 생성자는 저장된 n 값이 n 값을 갖는 개체를 생성합니다.
두 번째 생성자는 저장된 매개 변수가 parm에서 초기화되는 개체를 생성합니다. param() 멤버 함수를 호출하여 기존 분포의 현재 매개 변수를 가져와 설정할 수 있습니다.
chi_squared_distribution::param_type
분포의 매개 변수를 저장합니다.
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;
};
매개 변수
n
n 분포 매개 변수입니다.
right
이 매개 변수와 비교할 param_type 개체입니다.
설명
사전 조건: 0.0 < n
이 구조를 인스턴스화 시에는 분포의 클래스 생성자로, 기존 분포의 저장된 매개 변수를 설정하기 위해서는 param() 멤버 함수로, 저장된 매개 변수 대신 사용하기 위해서는 operator()로 전달할 수 있습니다.