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fisher_f_distribution (Clase)

Genera una distribución F de Fisher.

Sintaxis

template<class RealType = double>
class fisher_f_distribution
   {
public:
   // types
   typedef RealType result_type;
   struct param_type;  // constructor and reset functions
   explicit fisher_f_distribution(result_type m = 1.0, result_type n = 1.0);
   explicit fisher_f_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 m() const;
   result_type n() const;
   param_type param() const;
   void param(const param_type& parm);
   result_type min() const;
   result_type max() const;
   };

Parámetros

RealType
Un tipo de resultado de punto flotante, el valor predeterminado es double. Para obtener información sobre los tipos posibles, consulte <random>.

URNG
El motor de generador de números aleatorios uniformes. Para obtener información sobre los tipos posibles, consulte <random>.

Comentarios

La plantilla de clase describe una distribución que genera valores de un tipo de punto flotante especificado por el usuario (o de tipo double si no se especifica ninguno) distribuidos según la distribución F de Fisher. La tabla siguiente incluye vínculos a artículos sobre miembros individuales.

fisher_f_distribution
param_type

Las funciones de propiedad m() y n() devuelven los valores para los parámetros de distribución almacenados m y n, respectivamente.

El miembro de propiedad param() establece o devuelve el paquete de parámetros de distribución almacenado param_type.

Las funciones miembro min() y max() devuelven el resultado posible más pequeño y el resultado posible más grande, respectivamente.

La función miembro reset() descarta cualquier valor almacenado en caché, de modo que la siguiente llamada a operator() no depende de ningún valor obtenido del motor antes de la llamada.

Las funciones miembro operator() devuelven el siguiente valor generado basado en el motor URNG, desde el paquete de parámetros actual o desde el paquete de parámetros especificado.

Para obtener más información sobre las clases de distribución y sus miembros, vea <random>.

Para obtener más información sobre la distribución F, vea el artículo de Wolfram MathWorld sobre la distribución F.

Ejemplo

// compile with: /EHsc /W4
#include <random>
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <map>

void test(const double m, const double n, const int s) {

    // uncomment to use a non-deterministic seed
    //    std::random_device rd;
    //    std::mt19937 gen(rd());
    std::mt19937 gen(1701);

    std::fisher_f_distribution<> distr(m, n);

    std::cout << std::endl;
    std::cout << "min() == " << distr.min() << std::endl;
    std::cout << "max() == " << distr.max() << std::endl;
    std::cout << "m() == " << std::fixed << std::setw(11) << std::setprecision(10) << distr.m() << 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 m_dist = 1;
    double n_dist = 1;
    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 \'m\' distribution parameter (must be greater than zero): ";
    std::cin >> m_dist;
    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(m_dist, n_dist, samples);
}

Output

Primera ejecución:

Enter a floating point value for the 'm' distribution parameter (must be greater than zero): 1
Enter a floating point value for the 'n' distribution parameter (must be greater than zero): 1
Enter an integer value for the sample count: 10

min() == 0
max() == 1.79769e+308
m() == 1.0000000000
n() == 1.0000000000
Distribution for 10 samples:
    1: 0.0204569549
    2: 0.0221376644
    3: 0.0297234962
    4: 0.1600937252
    5: 0.2775342196
    6: 0.3950701700
    7: 0.8363200295
    8: 0.9512500702
    9: 2.7844815974
    10: 3.4320929653

Segunda ejecución:

Enter a floating point value for the 'm' distribution parameter (must be greater than zero): 1
Enter a floating point value for the 'n' distribution parameter (must be greater than zero): .1
Enter an integer value for the sample count: 10

min() == 0
max() == 1.79769e+308
m() == 1.0000000000
n() == 0.1000000000
Distribution for 10 samples:
    1: 0.0977725649
    2: 0.5304122767
    3: 4.9468518084
    4: 25.1012074939
    5: 48.8082121613
    6: 401.8075539377
    7: 8199.5947873699
    8: 226492.6855335717
    9: 2782062.6639740225
    10: 20829747131.7185860000

Tercera ejecución:

Enter a floating point value for the 'm' distribution parameter (must be greater than zero): .1
Enter a floating point value for the 'n' distribution parameter (must be greater than zero): 1
Enter an integer value for the sample count: 10

min() == 0
max() == 1.79769e+308
m() == 0.1000000000
n() == 1.0000000000
Distribution for 10 samples:
    1: 0.0000000000
    2: 0.0000000000
    3: 0.0000000000
    4: 0.0000000000
    5: 0.0000000033
    6: 0.0000073975
    7: 0.0000703800
    8: 0.0280427735
    9: 0.2660239949
    10: 3.4363333954

Requisitos

Encabezado:<random>

Espacio de nombres: std

fisher_f_distribution::fisher_f_distribution

Construye la distribución.

explicit fisher_f_distribution(result_type m = 1.0, result_type n = 1.0);
explicit fisher_f_distribution(const param_type& parm);

Parámetros

m
El parámetro de distribución m.

n
El parámetro de distribución n.

parm
La estructura param_type usada para construir la distribución.

Comentarios

Condición previa: 0.0 < m y 0.0 < n

El primer constructor crea un objeto cuyo valor m almacenado contiene el valor m y cuyo valor n almacenado contiene el valor n.

El segundo constructor crea un objeto cuyos parámetros almacenados se inicializan desde parm. Los parámetros actuales de una distribución existente se pueden obtener y definir llamando a la función miembro param().

fisher_f_distribution::param_type

Almacena los parámetros de la distribución.

struct param_type {
   typedef fisher_f_distribution<result_type> distribution_type;
   param_type(result_type m = 1.0, result_type n = 1.0);
   result_type m() const;
   result_type n() const;

   bool operator==(const param_type& right) const;
   bool operator!=(const param_type& right) const;
   };

Parámetros

m
El parámetro de distribución m.

n
El parámetro de distribución n.

right
El objeto param_type que se va a comparar con este.

Comentarios

Condición previa: 0.0 < m y 0.0 < n

Esta estructura se puede pasar al constructor de clases de la distribución en el momento de creación de instancias, a la función miembro param() para definir los parámetros almacenados de una distribución existente y a operator() para usarse en lugar de los parámetros almacenados.

Consulte también

<random>