Se recomienda usar Visual Studio 2017

chi_squared_distribution (Clase)

 

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

Genera una distribución chi cuadrado.

class chi_squared_distribution {
public:    
    // types 
    typedef RealType result_type;    
    struct param_type;    
    // constructor and reset functions 
    explicit chi_squared_distribution(RealType n = 1);
    explicit chi_squared_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 RealType n() const;
    param_type param() const;
    void param(const param_type& parm);
    result_type min() const;
    result_type max() const;
};

Parámetros

RealType
Un tipo de resultado de punto flotante, el valor predeterminado es double. 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 double si no se proporciona ninguno, distribuido según la distribución chi cuadrado. La tabla siguiente incluye vínculos a artículos sobre miembros individuales.

chi_squared_distribution::chi_squared_distributionchi_squared_distribution::nchi_squared_distribution::param
chi_squared_distribution::operator()chi_squared_distribution::param_type

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

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

Para obtener información detallada acerca de la distribución chi cuadrada, vea el artículo de Wolfram MathWorld distribución chi cuadrado.

// compile with: /EHsc /W4  
#include <random>   
#include <iostream>  
#include <iomanip>  
#include <string>  
#include <map>  
  
void test(const double n, const int s) {  
  
    // uncomment to use a non-deterministic generator  
    //    std::random_device gen;  
    std::mt19937 gen(1701);  
  
    std::chi_squared_distribution<> distr(n);  
  
    std::cout << std::endl;  
    std::cout << "min() == " << distr.min() << std::endl;  
    std::cout << "max() == " << distr.max() << 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 n_dist = 0.5;  
    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 \'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(n_dist, samples);  
}  
  

Primera ejecución:

Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.  
Enter a floating point value for the 'n' distribution parameter (must be greater than zero): .5  
Enter an integer value for the sample count: 10  
 
min() == 4.94066e-324  
max() == 1.79769e+308  
n() == 0.5000000000  
Distribution for 10 samples:  
    1: 0.0007625595  
    2: 0.0016895062  
    3: 0.0058683478  
    4: 0.0189647765  
    5: 0.0556619371  
    6: 0.1448191353  
    7: 0.1448245325  
    8: 0.1903494379  
    9: 0.9267525768  
    10: 1.5429743723  

Segunda ejecución:

Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.  
Enter a floating point value for the 'n' distribution parameter (must be greater than zero): .3333  
Enter an integer value for the sample count: 10  
 
min() == 4.94066e-324  
max() == 1.79769e+308  
n() == 0.3333000000  
Distribution for 10 samples:  
    1: 0.0000148725  
    2: 0.0000490528  
    3: 0.0003175988  
    4: 0.0018454535  
    5: 0.0092808795  
    6: 0.0389540735  
    7: 0.0389562514  
    8: 0.0587028468  
    9: 0.6183666639  
    10: 1.3552086624  

Tercera ejecución:

Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.  
Enter a floating point value for the 'n' distribution parameter (must be greater than zero): 1000  
Enter an integer value for the sample count: 10  
 
min() == 4.94066e-324  
max() == 1.79769e+308  
n() == 1000.0000000000  
Distribution for 10 samples:  
    1: 958.5284624473  
    2: 958.7882787809  
    3: 963.0667684792  
    4: 987.9638091514  
    5: 1016.2433493745  
    6: 1021.9337111110  
    7: 1021.9723046240  
    8: 1035.7622110505  
    9: 1043.8725156645  
    10: 1054.7051509381  

Encabezado:<>>

Espacio de nombres: std

Construye la distribución.

explicit chi_squared_distribution(RealType n = 1.0);

 
explicit chi_squared_distribution(const param_type& parm);

Parámetros

n
El parámetro de distribución n.

parm
La estructura de parámetros utilizada para construir la distribución.

Comentarios

Condición previa:0.0 < n

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

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 chi_squared_distribution<RealType> distribution_type;  
   param_type(RealType n = 1.0);
   RealType n() const;
   .....  
   bool operator==(const param_type& right) const;
   bool operator!=(const param_type& right) const;
   };  

Parámetros

Consulte el tema primario chi_squared_distribution (clase).

Comentarios

Condición previa:0.0 < n

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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