Poznámka:
Přístup k této stránce vyžaduje autorizaci. Můžete se zkusit přihlásit nebo změnit adresáře.
Přístup k této stránce vyžaduje autorizaci. Můžete zkusit změnit adresáře.
Vygeneruje negativní binomické rozdělení.
Syntaxe
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
IntType
Typ celočíselného intvýsledku, výchozí hodnota je . Možné typy najdete v náhodném<>.
Poznámky
Šablona třídy popisuje rozdělení, které vytváří hodnoty celočíselného typu zadaného uživatelem, nebo typ int , pokud není zadán žádný, distribuovaný podle diskrétní pravděpodobnostní funkce Negativní binomické rozdělení. Následující tabulka odkazuje na články o jednotlivých členech.
negative_binomial_distribution
param_type
Členové k() vlastnosti a p() vrátí aktuálně uložené hodnoty distribučních parametrů k a p .
Člen vlastnosti param() nastaví nebo vrátí balíček uložených distribučních param_type parametrů.
min() Členské max() funkce vrátí nejmenší možný výsledek a největší možný výsledek.
Členová reset() funkce zahodí všechny hodnoty uložené v mezipaměti, aby výsledek dalšího volání operator() nezávisel na žádných hodnotách získaných z modulu před voláním.
Členské operator() funkce vrátí další vygenerovanou hodnotu založenou na modulu URNG, a to buď z aktuálního balíčku parametrů, nebo ze zadaného balíčku parametrů.
Další informace o distribučních třídách a jejich členech najdete v náhodném zobrazení<>.
Podrobné informace o záporné binomické rozdělení diskrétní pravděpodobnostní funkce naleznete v článku Wolfram MathWorld negativní binomické rozdělení.
Příklad
// 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);
}
První spuštění:
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 ::
Druhé spuštění:
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 ::::
Požadavky
Záhlaví:<náhodný>
Obor názvů: std
negative_binomial_distribution::negative_binomial_distribution
Vytvoří distribuci.
explicit negative_binomial_distribution(result_type k = 1, double p = 0.5);
explicit negative_binomial_distribution(const param_type& parm);
Parametry
k
Parametr k distribuce.
p
Parametr p distribuce.
parm
Struktura parametrů používaná k vytvoření rozdělení.
Poznámky
Předběžná podmínka:0.0 < k0.0 < p ≤ 1.0
První konstruktor vytvoří objekt, jehož uložená p hodnota obsahuje hodnotu p a jejíž uložená k hodnota obsahuje hodnotu k.
Druhý konstruktor vytvoří objekt, jehož uložené parametry jsou inicializovány z parm. Aktuální parametry existující distribuce můžete získat a nastavit voláním param() členské funkce.
negative_binomial_distribution::p aram_type
Ukládá parametry distribuce.
struct 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;
};
Parametry
k
Parametr k distribuce.
p
Parametr p distribuce.
Vpravo
Struktura param_type použitá k porovnání.
Poznámky
Předběžná podmínka:0.0 < k0.0 < p ≤ 1.0
Tuto strukturu lze předat konstruktoru třídy distribuce v instanci, členské param() funkci nastavit uložené parametry existujícího rozdělení a operator() použít místo uložených parametrů.