negative_binomial_distribution 클래스

음이항 분포를 생성합니다.

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(IntType 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     IntType k() 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 <random>을 참조하세요.

설명

음이항 분포 이산 확률 함수에 따라 분포된 경우 템플릿 클래스는 사용자 지정 정수 형식 또는 아무 것도 제공되지 않았다면 int 형식의 값을 생성하는 분포를 설명합니다. 다음 테이블은 개별 멤버에 대한 문서와 연결되어 있습니다.

negative_binomial_distribution::negative_binomial_distribution	negative_binomial_distribution::k	negative_binomial_distribution::param
negative_binomial_distribution::operator()	negative_binomial_distribution::p	negative_binomial_distribution::param_type

속성 멤버 k() 및 p()는 각각 현재 저장된 분포 매개 변수 값 k 및 p를 반환합니다.

분포 클래스 및 이러한 클래스의 멤버에 대한 자세한 내용은 <random>을 참조하세요.

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

예제

 

// 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);
}

출력

첫 번째 실행:

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 ::

두 번째 실행:

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 ::::

요구 사항

헤더: <random>

네임스페이스: std

참고 항목

참조

<random>