Поделиться через

Класс fisher_f_distribution

  • Статья

Формирует F-распределение Фишера.

Синтаксис

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;
   };

Параметры

RealType
По умолчанию тип с плавающей запятой имеет тип double. Сведения о возможных типах см <. в случайном> порядке.

РГСЧ
Модуль генератора случайных чисел. Сведения о возможных типах см <. в случайном> порядке.

Замечания

Шаблон класса описывает распределение, которое создает значения указанного пользователем типа с плавающей запятой или тип double , если он не указан, распределенный в соответствии с F-Distribution Фишера. В следующей таблице представлены ссылки на статьи об отдельных членах.

fisher_f_distribution
param_type

Функции свойств m() и n() возвращают значения для хранимых параметров распределения m и n соответственно.

Член свойства param() устанавливает или возвращает хранимый пакет параметров распределения param_type.

Функции-члены min() и max() возвращают наименьший и наибольший из возможных результатов соответственно.

Функция-член reset() удаляет любые кэшированные значения, чтобы результат следующего вызова operator() не зависел от любых значений, полученных от механизма перед вызовом.

Функции-члены operator() возвращают следующее значение, созданное механизмом РГСЧ, из текущего или указанного пакета параметров.

Дополнительные сведения о классах распространения и их членах см. в случайном порядке>.<

Подробные сведения о нормальном F-распределении см. в статье в Wolfram MathWorld F-распределение.

Пример

// 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);
}

Выходные данные

Первый запуск:

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

Второй запуск:

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

Третий запуск:

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

Требования

Заголовок:<random>

Пространство имен: std

fisher_f_distribution::fisher_f_distribution

Формирует распределение.

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

Параметры

m
Параметр распределения m.

n
Параметр распределения n.

parm
Структура param_type, используемая для формирования распределения.

Замечания

Предусловие:0.0 < m и 0.0 < n

Первый конструктор создает объект, хранимое значение m которого содержит значение m, а значение n содержит значение m.

Второй конструктор создает объект, хранимые параметры которого инициализируются из parm. Вы можете получить и задать текущие параметры существующего распределения, вызвав функцию-член param().

fisher_f_distribution::param_type

Сохраняет параметры распределения.

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;
   };

Параметры

m
Параметр распределения m.

n
Параметр распределения n.

right
Объект param_type, который требуется сравнить с данным объектом.

Замечания

Предусловие:0.0 < m и 0.0 < n

Эту структуру можно передать конструктору класса распределения во время создания экземпляра, функции-члену param() для установки хранимых параметров существующего распределения и operator() для использования вместо хранимых параметров.

См. также

<random>