Класс chi_squared_distribution
Формирует распределение хи-квадрат.
Синтаксис
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;
};
Параметры
RealType
По умолчанию тип с плавающей запятой имеет тип double. Сведения о возможных типах см <. в случайном> порядке.
URNG
Модуль генератора случайных чисел. Сведения о возможных типах см <. в случайном> порядке.
Замечания
Шаблон класса описывает распределение, которое создает значения указанного пользователем типа с плавающей запятой или тип double , если он не указан, распределенный в соответствии с распределением Chi-Squared. В следующей таблице представлены ссылки на статьи об отдельных членах.
chi_squared_distribution
param_type
Функция свойства n() возвращает значение для хранимого параметра распределения n.
Член свойства param() устанавливает или возвращает хранимый пакет параметров распределения param_type.
Функции-члены min() и max() возвращают наименьший и наибольший из возможных результатов соответственно.
Функция-член reset() удаляет любые кэшированные значения, чтобы результат следующего вызова operator() не зависел от любых значений, полученных от механизма перед вызовом.
Функции-члены operator() возвращают следующее значение, созданное механизмом РГСЧ, из текущего или указанного пакета параметров.
Дополнительные сведения о классах распространения и их членах см. в случайном порядке>.<
Подробные сведения о распределении "хи-квадрат" см. в статье Wolfram MathWorld Распределение "хи-квадрат".
Пример
// 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);
}
Первый запуск:
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
Второй запуск:
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
Третий запуск:
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
Требования
Заголовок:<random>
Пространство имен: std
chi_squared_distribution::chi_squared_distribution
Формирует распределение.
explicit chi_squared_distribution(result_type n = 1.0);
explicit chi_squared_distribution(const param_type& parm);
Параметры
n
Параметр распределения n.
parm
Структура параметров, используемая для формирования распределения.
Замечания
Предварительные условия: 0.0 < n
Первый конструктор создает объект, хранимое значение n которого содержит значение n.
Второй конструктор создает объект, хранимые параметры которого инициализируются из parm. Вы можете получить и задать текущие параметры существующего распределения, вызвав функцию-член param().
chi_squared_distribution::param_type
Сохраняет параметры распределения.
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;
};
Параметры
n
Параметр распределения n.
right
Объект param_type, который требуется сравнить с данным объектом.
Замечания
Предварительные условия: 0.0 < n
Эту структуру можно передать конструктору класса распределения во время создания экземпляра, функции-члену param() для установки хранимых параметров существующего распределения и operator() для использования вместо хранимых параметров.