Classe poisson_distribution

Gera uma distribuição Poisson.

Sintaxe

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;
   };

Parâmetros

IntType
O tipo de resultado do inteiro assume int como padrão. Para encontrar os tipos possíveis, confira <random>.

Comentários

O modelo de classe descreve uma distribuição que produz valores de um tipo integral especificado pelo usuário com uma distribuição Poisson. A tabela a seguir contém links para artigos sobre cada um dos membros.

poisson_distribution
param_type

A função de propriedade mean() retorna o valor do parâmetro de distribuição armazenado mean.

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 Poisson, consulte o artigo da Wolfram MathWorld Poisson Distribution.

Exemplo

// 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);
}

Primeiro teste:

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 :

Segundo teste:

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

Cabeçalho:<random>

Namespace: std

poisson_distribution::poisson_distribution

Constrói a distribuição.

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

Parâmetros

mean
O parâmetro de distribuição mean.

parm
A estrutura do parâmetro usada para construir a distribuição.

Comentários

Pré-condição: 0.0 < mean

O primeiro construtor cria um objeto cujo valor mean armazenado contém o valor mean.

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.

poisson_distribution::param_type

Armazena os parâmetros da distribuição.

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;
   };

Parâmetros

Consulte os parâmetros do construtor para poisson_distribution.

Comentários

Pré-condição: 0.0 < mean

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>