Класс negative_binomial_distribution
Формирует отрицательное биномиальное распределение.
Синтаксис
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;
};
Параметры
IntType
По умолчанию целочисленный тип результата имеет тип int. Сведения о возможных типах см <. в случайном> порядке.
Замечания
Шаблон класса описывает распределение, которое создает значения заданного пользователем целочисленного типа или тип int , если он не указан, распределенный в соответствии с дискретной функцией вероятности отрицательного биномиального распределения. В следующей таблице представлены ссылки на статьи об отдельных членах.
negative_binomial_distribution
param_type
Элементы k() свойства и p() возвращают текущие сохраненные значения параметров распространения k и p соответственно.
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 об отрицательном биномиальном распределении дискретной функции вероятности см. в статье "Отрицательное биномиальное распределение" в статье Wolfram MathWorld.
Пример
// 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);
}
Первый запуск:
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 ::
Второй запуск:
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 ::::
Требования
Заголовок:<random>
Пространство имен: std
negative_binomial_distribution::negative_binomial_distribution
Формирует распределение.
explicit negative_binomial_distribution(result_type k = 1, double p = 0.5);
explicit negative_binomial_distribution(const param_type& parm);
Параметры
k
Параметр распределения k.
p
Параметр распределения p.
parm
Структура параметров, используемая для формирования распределения.
Замечания
Предварительные условия: 0.0 < k и 0.0 < p ≤ 1.0
Первый конструктор создает объект, хранимое значение p которого имеет значение p, а хранимое значение k — значение k.
Второй конструктор создает объект, хранимые параметры которого инициализируются из parm. Вы можете получить и задать текущие параметры существующего распределения, вызвав функцию-член param().
negative_binomial_distribution::p aram_type
Сохраняет параметры распределения.
структуру 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;
bool operator==(const param_type& right) const; bool operator!=(const param_type& right) const; };
Параметры
k
Параметр распределения k.
p
Параметр распределения p.
right
Структура param_type, используемая для сравнения.
Замечания
Предварительные условия: 0.0 < k и 0.0 < p ≤ 1.0
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.