fisher_f_distribution, classe
Génère une distribution selon la loi de Fisher.
Syntaxe
template<class RealType = double>
class fisher_f_distribution
{
public:
// types
typedef RealType result_type;
struct param_type; // constructor and reset functions
explicit fisher_f_distribution(result_type m = 1.0, result_type n = 1.0);
explicit fisher_f_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 m() const;
result_type n() const;
param_type param() const;
void param(const param_type& parm);
result_type min() const;
result_type max() const;
};
Paramètres
RealType
Le type des résultats à virgule flottante est double par défaut. Pour les types possibles, consultez <aléatoire>.
URNG
Moteur de générateur de nombres aléatoires uniforme. Pour les types possibles, consultez <aléatoire>.
Notes
Le modèle de classe décrit une distribution qui produit des valeurs d’un type à virgule flottante spécifié par l’utilisateur, ou un type double si aucun n’est fourni, distribué en fonction de la distribution F de Fisher. Le tableau suivant contient des liens vers des articles sur différents membres.
fisher_f_distribution
param_type
Les fonctions de propriété m() et n() retournent les valeurs des paramètres de distribution stockés m et n, respectivement.
Le membre de propriété param() définit ou retourne le package de paramètres de distribution stocké param_type.
Les fonctions membres min() et max() retournent respectivement le plus petit et le plus grand résultat possible.
La fonction membre reset() ignore toutes les valeurs mises en cache. Ainsi, le résultat de l’appel suivant à operator() ne dépend d’aucune valeur obtenue à partir du moteur avant l’appel.
Les fonctions membres operator() retournent la valeur générée suivante d’après le moteur URNG, à partir du package de paramètres actuel ou spécifié.
Pour plus d’informations sur les classes de distribution et leurs membres, consultez <aléatoire>.
Pour plus d’informations sur la loi de Fisher, consultez l’article de Wolfram MathWorld -Distribution.
Exemple
// compile with: /EHsc /W4
#include <random>
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <map>
void test(const double m, const double n, const int s) {
// uncomment to use a non-deterministic seed
// std::random_device rd;
// std::mt19937 gen(rd());
std::mt19937 gen(1701);
std::fisher_f_distribution<> distr(m, n);
std::cout << std::endl;
std::cout << "min() == " << distr.min() << std::endl;
std::cout << "max() == " << distr.max() << std::endl;
std::cout << "m() == " << std::fixed << std::setw(11) << std::setprecision(10) << distr.m() << 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 m_dist = 1;
double n_dist = 1;
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 \'m\' distribution parameter (must be greater than zero): ";
std::cin >> m_dist;
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(m_dist, n_dist, samples);
}
Sortie
Première exécution :
Enter a floating point value for the 'm' distribution parameter (must be greater than zero): 1
Enter a floating point value for the 'n' distribution parameter (must be greater than zero): 1
Enter an integer value for the sample count: 10
min() == 0
max() == 1.79769e+308
m() == 1.0000000000
n() == 1.0000000000
Distribution for 10 samples:
1: 0.0204569549
2: 0.0221376644
3: 0.0297234962
4: 0.1600937252
5: 0.2775342196
6: 0.3950701700
7: 0.8363200295
8: 0.9512500702
9: 2.7844815974
10: 3.4320929653
Deuxième exécution :
Enter a floating point value for the 'm' distribution parameter (must be greater than zero): 1
Enter a floating point value for the 'n' distribution parameter (must be greater than zero): .1
Enter an integer value for the sample count: 10
min() == 0
max() == 1.79769e+308
m() == 1.0000000000
n() == 0.1000000000
Distribution for 10 samples:
1: 0.0977725649
2: 0.5304122767
3: 4.9468518084
4: 25.1012074939
5: 48.8082121613
6: 401.8075539377
7: 8199.5947873699
8: 226492.6855335717
9: 2782062.6639740225
10: 20829747131.7185860000
Troisième exécution :
Enter a floating point value for the 'm' distribution parameter (must be greater than zero): .1
Enter a floating point value for the 'n' distribution parameter (must be greater than zero): 1
Enter an integer value for the sample count: 10
min() == 0
max() == 1.79769e+308
m() == 0.1000000000
n() == 1.0000000000
Distribution for 10 samples:
1: 0.0000000000
2: 0.0000000000
3: 0.0000000000
4: 0.0000000000
5: 0.0000000033
6: 0.0000073975
7: 0.0000703800
8: 0.0280427735
9: 0.2660239949
10: 3.4363333954
Spécifications
Header :<random>
Espace de noms : std
fisher_f_distribution::fisher_f_distribution
Construit la distribution.
explicit fisher_f_distribution(result_type m = 1.0, result_type n = 1.0);
explicit fisher_f_distribution(const param_type& parm);
Paramètres
m
Paramètre de distribution m.
n
Paramètre de distribution n.
parm
Structure param_type utilisée pour construire la distribution.
Notes
Condition préalable : 0.0 < m et 0.0 < n
Le premier constructeur construit un objet dont la valeur m stockée contient la valeur m et dont la valeur n stockée contient la valeur n.
Le deuxième constructeur construit un objet dont les paramètres stockés sont initialisés à partir de parm. Vous pouvez obtenir et définir les paramètres actuels d'une distribution existante en appelant la fonction membre param().
fisher_f_distribution::param_type
Stocke les paramètres de la distribution.
struct param_type {
typedef fisher_f_distribution<result_type> distribution_type;
param_type(result_type m = 1.0, result_type n = 1.0);
result_type m() const;
result_type n() const;
bool operator==(const param_type& right) const;
bool operator!=(const param_type& right) const;
};
Paramètres
m
Paramètre de distribution m.
n
Paramètre de distribution n.
right
Objet param_type à comparer à this.
Notes
Condition préalable : 0.0 < m et 0.0 < n
Cette structure peut être passée au constructeur de classe de la distribution au moment de l'instanciation, à la fonction membre param() pour définir les paramètres stockés d'une distribution existante et à operator() pour une utilisation à la place des paramètres stockés.