Compartilhar via


Classe fisher_f_distribution

Gera uma distribuição Fisher F.

Sintaxe

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;
   };

Parâmetros

RealType
O tipo de resultado de ponto flutuante assume double como padrão. Para encontrar os tipos possíveis, confira <random>.

URNG
O mecanismo gerador de números aleatórios uniformes. Para encontrar os tipos possíveis, confira <random>.

Comentários

O modelo de classe descreve uma distribuição que produz valores de um tipo de ponto flutuante especificado pelo usuário ou um tipo double caso nenhum seja fornecido, distribuído de acordo com a Distribuição F de Fisher. A tabela a seguir contém links para artigos sobre cada um dos membros.

fisher_f_distribution
param_type

As funções de propriedade m() e n() retornam os valores para os parâmetros de distribuição armazenados m e n, respectivamente.

O membro da propriedade param() define ou retorna o pacote de parâmetros de distribuição armazenado param_type.

As funções membro min() e max() retornam o menor resultado possível e o maior resultado possível, respectivamente.

A função membro reset() descarta qualquer valor armazenado em cache, de forma que o resultado da próxima chamada para operator() não dependerá dos valores obtidos do mecanismo antes da chamada.

As funções membro operator() retornam o próximo valor gerado com base no mecanismo URNG, do pacote de parâmetros atual ou do pacote de parâmetros especificado.

Para obter mais informações sobre as classes de distribuição e seus membros, confira <random>.

Para obter informações detalhadas sobre a Distribuição F, consulte o artigo da Wolfram MathWorld F-Distribution.

Exemplo

// 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);
}

Saída

Primeira execução:

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 execução:

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

Terceira execução:

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

Cabeçalho:<random>

Namespace: std

fisher_f_distribution::fisher_f_distribution

Constrói a distribuição.

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

Parâmetros

m
O parâmetro de distribuição m.

n
O parâmetro de distribuição n.

parm
A estrutura param_type usada para construir a distribuição.

Comentários

Condição prévia: 0.0 < m e 0.0 < n

O primeiro construtor constrói um objeto cujo valor m armazenado contém o valor m e cujo valor armazenado n contém o valor n.

O segundo construtor cria um objeto cujos parâmetros armazenados são inicializados de parm. Você pode chamar a função de membro param() para obter e definir os parâmetros atuais de uma distribuição existente.

fisher_f_distribution::param_type

Armazena os parâmetros da distribuição.

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;
   };

Parâmetros

m
O parâmetro de distribuição m.

n
O parâmetro de distribuição n.

direita
O objeto param_type a ser comparado a este.

Comentários

Condição prévia: 0.0 < m e 0.0 < n

Essa estrutura pode ser enviada ao construtor de classe de distribuição na instanciação, para a função de membro param() para definir os parâmetros armazenados de uma distribuição existente e para operator() a ser usado no lugar dos parâmetros armazenados.

Confira também

<random>