negative_binomial_distribution 類別

產生負二項式分佈。

語法

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(result_type 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
    result_type k() const;
    double p() const;
    param_type param() const;
    void param(const param_type& parm);
    result_type min() const;
    result_type max() const;
};

參數

IntType
整數結果類型，預設值為 int。 如需可能的類型，請參閱 <隨機>。

備註

類別範本描述產生使用者指定整數型別值的分佈，如果 int 未提供任何值，則根據負二項分配離散機率函式進行分配。 下表提供各個成員的文章連結。

negative_binomial_distribution
param_type

屬性成員 k() ，並 p() 分別傳回目前儲存的散發參數值 k 和 p 。

屬性成員 param() 會設定或傳回 param_type 預存分佈參數套件。

min() 和 max() 成員函式會分別傳回最小可能結果和最大可能結果。

reset() 成員函式會捨棄任何快取的值，讓下個針對 operator() 呼叫的結果不是取決於呼叫之前取自引擎的任何值。

operator() 成員函式會根據 URNG 引擎傳回下一個產生的值，無論是從目前的參數封裝或是指定的參數封裝。

如需散發類別及其成員的詳細資訊，請參閱 <隨機>。

如需負二項分配離散機率函式的詳細資訊，請參閱 Wolfram MathWorld 文章 負二項分配。

範例

// 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);
}

第一次執行：

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 ::

第二次執行：

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 ::::

需求

標頭：<random>

命名空間：std

negative_binomial_distribution：：negative_binomial_distribution

建構分佈。

explicit negative_binomial_distribution(result_type k = 1, double p = 0.5);
explicit negative_binomial_distribution(const param_type& parm);

參數

k
k 分佈參數。

p
p 分佈參數。

parm
用於建構分佈的參數結構。

備註

前置條件：0.0 < k 和 0.0 < p ≤ 1.0

第一個建構函式會建構預存 p 值具有 p 值而預存 k 值具有 k 值的物件。

第二個建構函式會建構預存參數是從 parm 初始化而來的物件。 您可以呼叫 param() 成員函式，取得及設定現有分佈的目前參數。

negative_binomial_distribution：:p aram_type

儲存分佈的參數。

struct param_type { typedef negative_binomial_distribution result_type<distribution_type> ; param_type（result_type k = 1， double p = 0.5; result_type k（） const; double p（） const;

bool operator==(const param_type& right) const; bool operator!=(const param_type& right) const; };

參數

k
k 分佈參數。

p
p 分佈參數。

right
用來進行比較的 param_type 結構。

備註

前置條件：0.0 < k 和 0.0 < p ≤ 1.0

此結構可在具現化時傳遞至分佈的類別建構函式，傳遞至 param() 成員函式可設定現有分佈之儲存的參數，傳遞至 operator() 可用於取代儲存的參數。

另請參閱

<random>