Udostępnij za pośrednictwem


negative_binomial_distribution — Klasa

Generuje ujemny dwumianowy.

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(IntType 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     IntType k() const;     double p() const;     param_type param() const;     void param(const param_type& parm);     result_type min() const;     result_type max() const; };

Parametry

  • IntType
    Typ wyniku całkowitą, wartość domyślna to int.Dla typów możliwych, zobacz <random>.

Uwagi

Klasa szablonu opisuje dystrybucji, tworzącego wartości Całka określony przez użytkownika typu lub typu int Jeśli nie zostanie podana, rozdzielonych prawdopodobieństwa dyskretnych ujemny dwumianowy.Poniższe łącza tabeli do artykułów dotyczących poszczególnych elementów.

negative_binomial_distribution::negative_binomial_distribution

negative_binomial_distribution::k

negative_binomial_distribution::param

negative_binomial_distribution::operator()

negative_binomial_distribution::p

negative_binomial_distribution::param_type

Właściwości elementów członkowskich k() i p() zwrócić dystrybucji obecnie przechowywane wartości parametrów k i p odpowiednio.

Aby uzyskać więcej informacji na temat klasy dystrybucji i ich elementy członkowskie zobacz <random>.

Aby uzyskać szczegółowe informacje dotyczące funkcji dyskretnych prawdopodobieństwa ujemny dwumianowy, zobacz artykuł Wolfram MathWorld ujemny dwumianowy.

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);
}

Dane wyjściowe

Pierwszego uruchomienia:

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 ::

Uruchom drugi:

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: < losowe >

Przestrzeń nazw: std

Zobacz też

Informacje

<random>