negative_binomial_distribution — Klasa
Generuje ujemny rozkład dwumianowy.
Składnia
template<class IntType = int>
class negative_binomial_distribution
{
public:
// types
typedef IntType result_type;
struct param_type;
// constructor and reset functions
explicit negative_binomial_distribution(result_type k = 1, double p = 0.5);
explicit negative_binomial_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
result_type k() const;
double p() const;
param_type param() const;
void param(const param_type& parm);
result_type min() const;
result_type max() const;
};
Parametry
Typ int
Typ wyniku liczby całkowitej domyślnie to int. Aby uzyskać informacje o możliwych typach, zobacz losowe>.<
Uwagi
Szablon klasy opisuje rozkład, który generuje wartości określonego przez użytkownika typu całkowitego lub typ int , jeśli nie jest podany, dystrybuowany zgodnie z ujemną funkcją dyskretnego rozkładu binomialnego. Poniższa tabela zawiera linki do artykułów dotyczących poszczególnych członków.
negative_binomial_distribution
param_type
Elementy członkowskie k() właściwości i p() zwracają aktualnie przechowywane wartości parametrów dystrybucji k i p .
Składowa param() właściwości ustawia lub zwraca przechowywany pakiet parametrów param_type dystrybucji.
Funkcje min() składowe i max() zwracają najmniejszy możliwy wynik i największy możliwy wynik, odpowiednio.
reset() Funkcja składowa odrzuca wszystkie buforowane wartości, dzięki czemu wynik następnego wywołania operator() nie zależy od żadnych wartości uzyskanych z aparatu przed wywołaniem.
operator() Funkcje składowe zwracają następną wygenerowaną wartość na podstawie aparatu URNG z bieżącego pakietu parametrów lub określonego pakietu parametrów.
Aby uzyskać więcej informacji na temat klas dystrybucji i ich składowych, zobacz losowe>.<
Aby uzyskać szczegółowe informacje o funkcji dyskretnego rozkładu binomialnego ujemnego rozkładu binomowego, zobacz artykuł Wolfram MathWorld ujemny rozkład binomialny.
Przykład
// compile with: /EHsc /W4
#include <random>
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <map>
void test(const int k, const double p, const int& s) {
// uncomment to use a non-deterministic seed
// std::random_device rd;
// std::mt19937 gen(rd());
std::mt19937 gen(1729);
std::negative_binomial_distribution<> distr(k, p);
std::cout << std::endl;
std::cout << "k == " << distr.k() << std::endl;
std::cout << "p == " << distr.p() << std::endl;
// generate the distribution as a histogram
std::map<int, int> histogram;
for (int i = 0; i < s; ++i) {
++histogram[distr(gen)];
}
// print results
std::cout << "Histogram for " << s << " samples:" << std::endl;
for (const auto& elem : histogram) {
std::cout << std::setw(5) << elem.first << ' ' << std::string(elem.second, ':') << std::endl;
}
std::cout << std::endl;
}
int main()
{
int k_dist = 1;
double p_dist = 0.5;
int samples = 100;
std::cout << "Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values." << std::endl;
std::cout << "Enter an integer value for k distribution (where 0 < k): ";
std::cin >> k_dist;
std::cout << "Enter a double value for p distribution (where 0.0 < p <= 1.0): ";
std::cin >> p_dist;
std::cout << "Enter an integer value for a sample count: ";
std::cin >> samples;
test(k_dist, p_dist, samples);
}
Pierwszy przebieg:
Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter an integer value for k distribution (where 0 `<` k): 1
Enter a double value for p distribution (where 0.0 `<`p `<`= 1.0): .5
Enter an integer value for a sample count: 100
k == 1
p == 0.5
Histogram for 100 samples:
0 :::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::
1 ::::::::::::::::::::::::::::::::
2 ::::::::::::
3 :::::::
4 ::::
5 ::
Drugi przebieg:
Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter an integer value for k distribution (where 0 `<` k): 100
Enter a double value for p distribution (where 0.0 `<` p <= 1.0): .667
Enter an integer value for a sample count: 100
k == 100
p == 0.667
Histogram for 100 samples:
31 ::
32 :
33 ::
34 :
35 ::
37 ::
38 :
39 :
40 ::
41 :::
42 :::
43 :::::
44 :::::
45 ::::
46 ::::::
47 ::::::::
48 :::
49 :::
50 :::::::::
51 :::::::
52 ::
53 :::
54 :::::
56 ::::
58 :
59 :::::
60 ::
61 :
62 ::
64 :
69 ::::
Wymagania
Nagłówek:<losowy>
Przestrzeń nazw: std
negative_binomial_distribution::negative_binomial_distribution
Tworzy rozkład.
explicit negative_binomial_distribution(result_type k = 1, double p = 0.5);
explicit negative_binomial_distribution(const param_type& parm);
Parametry
k
k Parametr dystrybucji.
p
p Parametr dystrybucji.
parm
Struktura parametrów używana do konstruowania rozkładu.
Uwagi
Warunek wstępny: 0.0 < k i 0.0 < p ≤ 1.0
Pierwszy konstruktor tworzy obiekt, którego przechowywana p wartość zawiera wartość p i której przechowywana k wartość zawiera wartość k.
Drugi konstruktor tworzy obiekt, którego przechowywane parametry są inicjowane z parm. Bieżące parametry istniejącej dystrybucji można uzyskać i ustawić, wywołując funkcję składową param() .
negative_binomial_distribution::p aram_type
Przechowuje parametry dystrybucji.
struktura param_type { typedef negative_binomial_distribution result_type<distribution_type> ; param_type(result_type k = 1, double p = 0,5); result_type k() const; double p() const; double p() const;
operator bool==(const param_type& right) const; operator bool!=(const param_type& right) const; };
Parametry
k
k Parametr dystrybucji.
p
p Parametr dystrybucji.
Prawy
Struktura param_type używana do porównania.
Uwagi
Warunek wstępny: 0.0 < k i 0.0 < p ≤ 1.0
Tę strukturę można przekazać do konstruktora klasy rozkładu podczas tworzenia wystąpienia, do param() funkcji składowej w celu ustawienia przechowywanych parametrów istniejącej dystrybucji i operator() do użycia zamiast przechowywanych parametrów.