poisson_distribution (Clase)

 

Para obtener la documentación más reciente de Visual Studio 2017 RC, consulte Documentación de Visual Studio 2017 RC.

Genera una distribución de Poisson.

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;
   };  

Parámetros

IntType
Un tipo de resultado de entero, el valor predeterminado es int. Para los tipos posibles, consulte <> </> > .

La clase de plantilla describe una distribución que genera valores de un tipo integral especificado por el usuario con la distribución de Poisson. La tabla siguiente incluye vínculos a artículos sobre miembros individuales.

poisson_distribution::poisson_distributionpoisson_distribution::meanpoisson_distribution::param
poisson_distribution::operator()poisson_distribution::param_type

La función de propiedad mean() devuelve el valor de parámetro de distribución mean almacenado.

Para obtener más información acerca de las clases de distribución y sus miembros, vea <> </> > .

Para obtener información detallada acerca de la distribución de Poisson, vea el artículo de Wolfram MathWorld la distribución de Poisson.

// 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);  
}  
  

Primera prueba:

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): 1Enter an integer value for the sample count: 100min() == 0max() == 2147483647p() == 1.0000000000Distribution for 100 samples:    0 ::::::::::::::::::::::::::::::    1 ::::::::::::::::::::::::::::::::::::::    2 :::::::::::::::::::::::    3 ::::::::    5 :  

Segunda prueba:

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): 10Enter an integer value for the sample count: 100min() == 0max() == 2147483647p() == 10.0000000000Distribution for 100 samples:    3 :    4 ::    5 ::    6 ::::::::    7 ::::    8 ::::::::    9 ::::::::::::::   10 ::::::::::::   11 ::::::::::::::::   12 :::::::::::::::   13 ::::::::   14 ::::::   15 :   16 ::   17 :  

Encabezado:<>>

Espacio de nombres: std

Construye la distribución.

explicit poisson_distribution(RealType mean = 1.0);

 
explicit binomial_distribution(const param_type& parm);

Parámetros

mean
El parámetro de distribución mean.

parm
La estructura de parámetros utilizada para construir la distribución.

Comentarios

Condición previa:0.0 < mean

El primer constructor crea un objeto cuyo valor p almacenado contiene el valor p.

El segundo constructor crea un objeto cuyos parámetros almacenados se inicializan desde parm. Los parámetros actuales de una distribución existente se pueden obtener y definir llamando a la función miembro param().

Almacena los parámetros de la distribución.

struct param_type {  
   typedef poisson_distribution<IntType> distribution_type;  
   param_type(double mean = 1.0);
   RealType mean() const;
   ....  
   bool operator==(const param_type& right) const;
   bool operator!=(const param_type& right) const;
   };  

Parámetros

Consulte el tema primario poisson_distribution (clase).

Comentarios

Condición previa:0.0 < mean

Esta estructura se puede pasar al constructor de clases de la distribución en el momento de creación de instancias, a la función miembro param() para definir los parámetros almacenados de una distribución existente y a operator() para usarse en lugar de los parámetros almacenados.

<>>

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