negative_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 negativa.

negative_binomial_distribution (clase) {public: / / tipos typedef IntType result_type; param_type struct;

// constructor and reset functions
explicit negative_binomial_distribution(IntType 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     
IntType k() 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 negativa. La tabla siguiente incluye vínculos a artículos sobre miembros individuales.

negative_binomial_distribution::negative_binomial_distributionnegative_binomial_distribution::knegative_binomial_distribution::param
negative_binomial_distribution::operator()negative_binomial_distribution::pnegative_binomial_distribution::param_type

Los miembros de propiedad k() y p() devuelven los valores para los parámetros de distribución almacenados actualmente k 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 negativa, vea el artículo de Wolfram MathWorld Distribución Binomial negativa.

// 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);  
}  
  

Primera ejecución:

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 ::  

Segunda ejecución:

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 ::::  

Encabezado:<>>

Espacio de nombres: std

Construye la distribución.

explicit negative_binomial_distribution(IntType k = 1, double p = 0.5);

 
explicit negative_binomial_distribution(const param_type& parm);

Parámetros

k
El parámetro de distribución k.

p
El parámetro de distribución p.

parm
La estructura de parámetros utilizada para construir la distribución.

Comentarios

Condición previa: 0.0 < k y0.0 < p ≤ 1.0

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

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.

estructura param_type {
TypeDef negative_binomial_distribution<IntType > distribution_type;
param_type (IntType k = 1, doble p = 0,5); IntType k() const; doble p() const; .....
BOOL (operador) == (const param_type aspecto derecha) const; BOOL (operador)! = (const param_type aspecto derecha) const; };

Parámetros

Consulte el tema primario negative_binomial_distribution (clase).

Comentarios

Condición previa: 0.0 < k 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.

<>>

Mostrar: