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binomial_distribution 클래스

  • 아티클

이항 분포를 생성합니다.

구문

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

   // constructors and reset functions
   explicit binomial_distribution(result_type t = 1, double p = 0.5);
   explicit 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 t() const;
   double p() const;
   param_type param() const;
   void param(const param_type& parm);
   result_type min() const;
   result_type max() const;
   };

매개 변수

IntType
정수 결과 형식으로, 기본적으로 int로 지정되어 있습니다. 가능한 형식은 임>의 형식을 참조하세요<.

URNG
균일한 난수 생성기 엔진입니다. 가능한 형식은 임>의 형식을 참조하세요<.

설명

클래스 템플릿은 사용자가 지정한 정수 계열 형식의 값을 생성하는 분포를 설명하거나, 이항 분포 불연속 확률 함수에 따라 분산된 정수 형식이 없는 경우 형식 int 을 설명합니다. 다음 테이블은 개별 멤버에 대한 문서와 연결되어 있습니다.

binomial_distribution
param_type

속성 멤버 t() 이며 p() 현재 저장된 배포 매개 변수 값 t 와 p 를 각각 반환합니다.

속성 멤버 param()은 param_type으로 저장된 분포 매개 변수 패키지를 설정하거나 반환합니다.

min() 및 max() 구성원 함수는 각각 가능한 가장 작은 결과 및 가능한 가장 큰 결과를 반환합니다.

reset() 구성원 함수는 캐시된 모든 값을 버립니다. 따라서 operator()에 대한 다음 호출의 결과는 호출 전 엔진에서 얻은 어떠한 값의 영향도 받지 않습니다.

operator() 구성원 함수는 현재 매개 변수 패키지 또는 지정된 매개 변수 패키지에서 URNG 엔진을 기반으로 하여 다음에 생성된 값을 반환합니다.

배포 클래스 및 해당 멤버에 대한 자세한 내용은 임>의 클래스를 참조<하세요.

이항 분포 이산 확률 함수에 대한 자세한 내용은 Wolfram MathWorld 문서 이항 분포를 참조하세요.

예시

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

void test(const int t, 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::binomial_distribution<> distr(t, p);

    std::cout << std::endl;
    std::cout << "p == " << distr.p() << std::endl;
    std::cout << "t == " << distr.t() << 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    t_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 t distribution (where 0 <= t): ";
    std::cin >> t_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(t_dist, p_dist, samples);
}

첫 번째 실행:

Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter an integer value for t distribution (where 0 <= t): 22
Enter a double value for p distribution (where 0.0 <= p <= 1.0): .25
Enter an integer value for a sample count: 100

p == 0.25
t == 22
Histogram for 100 samples:
    1 :
    2 ::
    3 :::::::::::::
    4 ::::::::::::::
    5 :::::::::::::::::::::::::
    6 ::::::::::::::::::
    7 :::::::::::::
    8 ::::::
    9 ::::::
    11 :
    12 :

두 번째 실행:

Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter an integer value for t distribution (where 0 <= t): 22
Enter a double value for p distribution (where 0.0 <= p <= 1.0): .5
Enter an integer value for a sample count: 100

p == 0.5
t == 22
Histogram for 100 samples:
    6 :
    7 ::
    8 :::::::::
    9 ::::::::::
    10 ::::::::::::::::
    11 :::::::::::::::::::
    12 :::::::::::
    13 :::::::::::::
    14 :::::::::::::::
    15 ::
    16 ::

세 번째 실행:

Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter an integer value for t distribution (where 0 <= t): 22
Enter a double value for p distribution (where 0.0 <= p <= 1.0): .75
Enter an integer value for a sample count: 100

p == 0.75
t == 22
Histogram for 100 samples:
    13 ::::
    14 :::::::::::
    15 :::::::::::::::
    16 :::::::::::::::::::::
    17 ::::::::::::::
    18 :::::::::::::::::
    19 :::::::::::
    20 ::::::
    21 :

요구 사항

헤더:<random>

네임스페이스: std

binomial_distribution::binomial_distribution

분포를 생성합니다.

explicit binomial_distribution(result_type t = 1, double p = 0.5);
explicit binomial_distribution(const param_type& parm);

매개 변수

t
t 분포 매개 변수입니다.

p
p 분포 매개 변수입니다.

parm
분포를 생성하는 데 사용되는 param_type 구조체입니다.

설명

사전 조건:0 ≤ t 및 0.0 ≤ p ≤ 1.0

첫 번째 생성자는 저장된 p 값이 p 값을 보유하고 저장된 t 값이 t 값을 보유하는 개체를 생성합니다.

두 번째 생성자는 저장된 매개 변수가 parm에서 초기화되는 개체를 생성합니다. param() 멤버 함수를 호출하여 기존 분포의 현재 매개 변수를 가져와 설정할 수 있습니다.

binomial_distribution::param_type

분포의 모든 매개 변수를 저장합니다.

struct param_type {
   typedef binomial_distribution<result_type> distribution_type;
   param_type(result_type t = 1, double p = 0.5);
   result_type t() const;
   double p() const;
   .....
   bool operator==(const param_type& right) const;
   bool operator!=(const param_type& right) const;
   };

매개 변수

t
t 분포 매개 변수입니다.

p
p 분포 매개 변수입니다.

right
이 매개 변수와 비교할 param_type 개체입니다.

설명

사전 조건:0 ≤ t 및 0.0 ≤ p ≤ 1.0

이 구조를 인스턴스화 시에는 분포의 클래스 생성자로, 기존 분포의 저장된 매개 변수를 설정하기 위해서는 param() 멤버 함수로, 저장된 매개 변수 대신 사용하기 위해서는 operator()로 전달할 수 있습니다.

참고 항목

<random>