negative_binomial_distribution-Klasse
Generiert eine negative binomiale Verteilung.
Syntax
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;
};
Parameter
IntType
Der Ganzzahlergebnistyp. Der Standardwert ist int. Mögliche Typen finden Sie unter <"zufällig>".
Hinweise
Die Klassenvorlage beschreibt eine Verteilung, die Werte eines vom Benutzer angegebenen integralen Typs oder Typs int erzeugt, wenn keine angegeben wird, verteilt nach der diskreten Funktion der negativen Binomialverteilung. Die folgende Tabelle ist mit Artikeln über einzelne Member verknüpft.
negative_binomial_distribution
param_type
Die Eigenschaftsmber k() und p() geben die aktuell gespeicherten Verteilungsparameterwerte k bzw . p zurück.
Das Eigenschaftsmember param() gibt das aktuell gespeicherte Verteilungspaket param_type zurück oder legt es fest.
Die min()- und max()-Memberfunktion gibt das jeweils kleinst- und größtmögliche Ergebnis zurück.
Die reset()-Memberfunktion verwirft alle zwischengespeicherten Werte, damit das Ergebnis des folgenden Aufrufs von operator() nicht von Werten abhängig ist, die vor dem Aufruf aus der Engine bezogen wurden.
Die operator()-Memberfunktionen geben den nächsten generierten Wert von entweder dem aktuellen oder dem spezifizierten Parameterpaket zurück, das auf der URNG-Engine basiert.
Weitere Informationen zu Verteilungsklassen und ihren Mitgliedern finden Sie unter <"zufällig>".
Ausführliche Informationen zur negativen Binomialverteilungsfunktion zur diskreten Wahrscheinlichkeit finden Sie im Artikel Wolfram MathWorld Negative Binomialverteilung.
Beispiel
// 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);
}
Erste Ausführung:
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 ::
Zweite Ausführung:
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 ::::
Anforderungen
Header:<random>
Namespace: std
negative_binomial_distribution::negative_binomial_distribution
Erstellt die Verteilung.
explicit negative_binomial_distribution(result_type k = 1, double p = 0.5);
explicit negative_binomial_distribution(const param_type& parm);
Parameter
k
Der k-Verteilungsparameter.
p
Der p-Verteilungsparameter.
parm
Die für die Erstellung der Verteilung verwendete Parameterstruktur.
Hinweise
Voraussetzung: 0.0 < k und 0.0 < p ≤ 1.0
Mit dem ersten Konstruktor wird ein Objekt erstellt, dessen gespeicherter p-Wert den Wert p und dessen gespeicherter k-Wert den Wert k enthält.
Mit dem zweiten Konstruktor wird ein Objekt erstellt, dessen gespeicherte Parameter aus parm initialisiert werden. Sie können die aktuellen Parameter einer vorhandenen Verteilung abrufen und festlegen, indem Sie die Memberfunktion param() aufrufen.
negative_binomial_distribution::p aram_type
Speichert die Parameter der Verteilung.
struktur 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;
bool operator==(const param_type& right) const; bool operator!=(const param_type& right) const; };
Parameter
k
Der k-Verteilungsparameter.
p
Der p-Verteilungsparameter.
right
Die param_type-Struktur, mit der verglichen wird.
Hinweise
Voraussetzung: 0.0 < k und 0.0 < p ≤ 1.0
Diese Struktur kann bei der Instanziierung an den Klassenkonstruktor des Verteilers, an die Memberfunktion param() (zur Festlegung der gespeicherten Parameter einer vorhandenen Verteilung) und an operator() (zur Verwendung anstelle der gespeicherten Parameter) übergeben werden.