binomial_distribution (Clase)

 

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

Genera una distribución binomial.

class binomial_distribution  
   {  
   public:  // types  
   typedef IntType result_type;  
   struct param_type;  // constructors and reset functions  
   explicit binomial_distribution(IntType t = 1, double p = 0.5);
   explicit 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  
   IntType t() const;
   double p() 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 produce valores de un tipo de entero especificado por el usuario o de tipo int si no se proporciona ninguno, distribuido según la distribución binomial. La tabla siguiente incluye vínculos a artículos sobre miembros individuales.

binomial_distribution::binomial_distributionbinomial_distribution::tbinomial_distribution::param
binomial_distribution::operator()binomial_distribution::pbinomial_distribution::param_type

Los miembros de propiedad t() y p() devuelven los valores para los parámetros de distribución almacenados actualmente t y p, respectivamente.

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

Para obtener información detallada acerca de la función de probabilidad discreta de distribución binomial, vea el artículo de Wolfram MathWorld Distribución Binomial.

 // compile with: /EHsc /W4  
#include <random>   
#include <iostream>  
#include <iomanip>  
#include <string>  
#include <map>  
  
void test(const int t, 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::binomial_distribution<> distr(t, p);  
  
    std::cout << std::endl;  
    std::cout << "p == " << distr.p() << std::endl;  
    std::cout << "t == " << distr.t() << 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    t_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 t distribution (where 0 <= t): ";  
    std::cin >> t_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(t_dist, p_dist, samples);  
}  

Primera ejecución:

Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.  
Enter an integer value for t distribution (where 0 <= t): 22  
Enter a double value for p distribution (where 0.0 <= p <= 1.0): .25  
Enter an integer value for a sample count: 100  
 
p == 0.25  
t == 22  
Histogram for 100 samples:  
    1 :  
    2 ::  
    3 :::::::::::::  
    4 ::::::::::::::  
    5 :::::::::::::::::::::::::  
    6 ::::::::::::::::::  
    7 :::::::::::::  
    8 ::::::  
    9 ::::::  
    11 :  
    12 :  

Segunda ejecución:

Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.  
Enter an integer value for t distribution (where 0 <= t): 22  
Enter a double value for p distribution (where 0.0 <= p <= 1.0): .5  
Enter an integer value for a sample count: 100  
 
p == 0.5  
t == 22  
Histogram for 100 samples:  
    6 :  
    7 ::  
    8 :::::::::  
    9 ::::::::::  
    10 ::::::::::::::::  
    11 :::::::::::::::::::  
    12 :::::::::::  
    13 :::::::::::::  
    14 :::::::::::::::  
    15 ::  
    16 ::  

Tercera ejecución:

Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.  
Enter an integer value for t distribution (where 0 <= t): 22  
Enter a double value for p distribution (where 0.0 <= p <= 1.0): .75  
Enter an integer value for a sample count: 100  
 
p == 0.75  
t == 22  
Histogram for 100 samples:  
    13 ::::  
    14 :::::::::::  
    15 :::::::::::::::  
    16 :::::::::::::::::::::  
    17 ::::::::::::::  
    18 :::::::::::::::::  
    19 :::::::::::  
    20 ::::::  
    21 :  

Encabezado:<>>

Espacio de nombres: std

Construye la distribución.

explicit binomial_distribution(IntType t = 1, double p = 0.5);

 
explicit binomial_distribution(const param_type& parm);

Parámetros

t
El parámetro de distribución t.

p
El parámetro de distribución p.

parm
La estructura de parámetros utilizada para construir la distribución.

Comentarios

Condición previa: 0 ≤ t y0.0 ≤ p ≤ 1.0

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

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().

Para obtener más información y un ejemplo de código, consulte binomial_distribution (clase).

Almacena todos los parámetros de la distribución.

struct param_type {  
   typedef binomial_distribution<IntType> distribution_type;  
   param_type(IntType t = 1, double p = 0.5);
   IntType t() const;
   double p() const;
   .....  
   bool operator==(const param_type& right) const;
   bool operator!=(const param_type& right) const;
   };  

Parámetros

Consulte el tema primario binomial_distribution (clase).

Comentarios

Condición previa: 0 ≤ t y0.0 ≤ p ≤ 1.0

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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