poisson_distribution (Clase)

Genera una distribución de Poisson.

Sintaxis

template<class IntType = int>
class poisson_distribution
   {
public:
   // types
   typedef IntType result_type;
   struct param_type;

   // constructors and reset functions
   explicit poisson_distribution(double mean = 1.0);
   explicit poisson_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
   double mean() const;
   param_type param() const;
   void param(const param_type& parm);
   result_type min() const;
   result_type max() const;
   };

Parámetros

IntType
Un tipo de resultado de entero, el valor predeterminado es int. Para obtener información sobre los tipos posibles, consulte <random>.

Comentarios

La plantilla de clase describe una distribución que genera valores de un tipo integral especificado por el usuario con la distribución de Poisson. La tabla siguiente incluye vínculos a artículos sobre miembros individuales.

poisson_distribution
param_type

La función de propiedad mean() devuelve el valor de parámetro de distribución mean almacenado.

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 información detallada sobre la distribución de Poisson, vea el artículo de Wolfram MathWorld sobre la distribución de Poisson.

Ejemplo

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

void test(const double p, const int s) {

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

    std::poisson_distribution<> distr(p);

    std::cout << std::endl;
    std::cout << "min() == " << distr.min() << std::endl;
    std::cout << "max() == " << distr.max() << std::endl;
    std::cout << "p() == " << std::fixed << std::setw(11) << std::setprecision(10) << distr.mean() << 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 << "Distribution 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()
{
    double p_dist = 1.0;

    int samples = 100;

    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 'mean' distribution parameter (must be greater than zero): ";
    std::cin >> p_dist;
    std::cout << "Enter an integer value for the sample count: ";
    std::cin >> samples;

    test(p_dist, samples);
}

Primera prueba:

Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter a floating point value for the 'mean' distribution parameter (must be greater than zero): 1
Enter an integer value for the sample count: 100
min() == 0
max() == 2147483647
p() == 1.0000000000
Distribution for 100 samples:
    0 ::::::::::::::::::::::::::::::
    1 ::::::::::::::::::::::::::::::::::::::
    2 :::::::::::::::::::::::
    3 ::::::::
    5 :

Segunda prueba:

Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter a floating point value for the 'mean' distribution parameter (must be greater than zero): 10
Enter an integer value for the sample count: 100
min() == 0
max() == 2147483647
p() == 10.0000000000
Distribution for 100 samples:
    3 :
    4 ::
    5 ::
    6 ::::::::
    7 ::::
    8 ::::::::
    9 ::::::::::::::
   10 ::::::::::::
   11 ::::::::::::::::
   12 :::::::::::::::
   13 ::::::::
   14 ::::::
   15 :
   16 ::
   17 :

Requisitos

Encabezado:<random>

Espacio de nombres: std

poisson_distribution::poisson_distribution

Construye la distribución.

explicit poisson_distribution(RealType mean = 1.0);
explicit binomial_distribution(const param_type& parm);

Parámetros

mean
El parámetro de distribución mean.

parm
La estructura de parámetros utilizada para construir la distribución.

Comentarios

Condición previa:0.0 < mean

El primer constructor crea un objeto cuyo valor mean almacenado contiene el valor mean.

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().

poisson_distribution::param_type

Almacena los parámetros de la distribución.

struct param_type {
   typedef poisson_distribution<IntType> distribution_type;
   param_type(double mean = 1.0);
   double mean() const;

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

Parámetros

Vea los parámetros del constructor para poisson_distribution.

Comentarios

Condición previa:0.0 < mean

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>