std:: gamma_distribution

Produce valores aleatorios de punto flotante positivos x , distribuidos de acuerdo con la función de densidad de probabilidad:

\(\mathsf{p}(x\mid\alpha,\beta) = \frac{e^{-x/\beta} }{\beta^\alpha\cdot\Gamma(\alpha)}\cdot x^{\alpha-1} \) P(x|α,β) =

e -x/β

β α · Γ(α)

· x α-1

donde α se conoce como el parámetro de forma y β se conoce como el parámetro de escala . El parámetro de forma a veces se denota con la letra k y el parámetro de escala a veces se denota con la letra θ .

Para valores de punto flotante α , el valor obtenido es la suma de α variables aleatorias independientes distribuidas exponencialmente, cada una de las cuales tiene una media de β .

std::gamma_distribution satisface RandomNumberDistribution .

Parámetros de plantilla

Tipos de miembros

Funciones miembro

Funciones no miembro

Ejemplo

#include <iomanip>
#include <iostream>
#include <map>
#include <random>
#include <string>
int main()
{
    std::random_device rd;
    std::mt19937 gen(rd());
    // Una distribución gamma con alpha = 1 y beta = 2
    // aproxima una distribución exponencial.
    std::gamma_distribution<> d(1, 2);
    std::map<int, int> hist;
    for (int n = 0; n != 10000; ++n)
        ++hist[2 * d(gen)];
    for (auto const& [x, y] : hist)
        if (y / 100.0 > 0.5)
            std::cout << std::fixed << std::setprecision(1)
                      << x / 2.0 << '-' << (x + 1) / 2.0 << ' '
                      << std::string(y / 100, '*') << '\n';
}

0.0-0.5 **********************
0.5-1.0 ****************
1.0-1.5 *************
1.5-2.0 **********
2.0-2.5 ********
2.5-3.0 ******
3.0-3.5 *****
3.5-4.0 ****
4.0-4.5 ***
4.5-5.0 **
5.0-5.5 **
5.5-6.0 *
6.0-6.5 *
6.5-7.0
7.0-7.5
7.5-8.0

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