std:: student_t_distribution

Produit des valeurs à virgule flottante aléatoires x , distribuées selon la fonction de densité de probabilité :

\(p(x|n) = \frac{1}{\sqrt{n\pi} } \cdot \frac{\Gamma(\frac{n+1}{2})}{\Gamma(\frac{n}{2})} \cdot (1+\frac{x^2}{n})^{-\frac{n+1}{2} }\) p(x|n) =

1

√ nπ

·

Γ( n+1 2 )

Γ( n 2 )

· ⎛
⎜
⎝ 1+

x 2

n

⎞
⎟
⎠ -

n+1

2

où n est connu comme le nombre de degrés de liberté . Cette distribution est utilisée lors de l'estimation de la moyenne d'une valeur normalement distribuée inconnue à partir de n + 1 mesures indépendantes, chacune avec des erreurs additives d'écart type inconnu, comme dans les mesures physiques. Ou, alternativement, lors de l'estimation de la moyenne inconnue d'une distribution normale avec un écart type inconnu, à partir de n + 1 échantillons.

std::student_t_distribution satisfait toutes les exigences de RandomNumberDistribution .

Paramètres du modèle

Types membres

Fonctions membres

Fonctions non membres

Exemple

#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <iomanip>
#include <iostream>
#include <map>
#include <random>
#include <vector>
template<int Height = 5, int BarWidth = 1, int Padding = 1, int Offset = 0, class Seq>
void draw_vbars(Seq&& s, const bool DrawMinMax = true)
{
    static_assert(0 < Height and 0 < BarWidth and 0 <= Padding and 0 <= Offset);
    auto cout_n = [](auto&& v, int n = 1)
    {
        while (n-- > 0)
            std::cout << v;
    };
    const auto [min, max] = std::minmax_element(std::cbegin(s), std::cend(s));
    std::vector<std::div_t> qr;
    for (typedef decltype(*std::cbegin(s)) V; V e : s)
        qr.push_back(std::div(std::lerp(V(0), 8 * Height,
                                        (e - *min) / (*max - *min)), 8));
    for (auto h{Height}; h-- > 0; cout_n('\n'))
    {
        cout_n(' ', Offset);
        for (auto dv : qr)
        {
            const auto q{dv.quot}, r{dv.rem};
            unsigned char d[]{0xe2, 0x96, 0x88, 0}; // Bloc complet : '█'
            q < h ? d[0] = ' ', d[1] = 0 : q == h ? d[2] -= (7 - r) : 0;
            cout_n(d, BarWidth), cout_n(' ', Padding);
        }
        if (DrawMinMax && Height > 1)
            Height - 1 == h ? std::cout << "┬ " << *max:
                          h ? std::cout << "│ "
                            : std::cout << "┴ " << *min;
    }
}
int main()
{
    std::random_device rd{};
    std::mt19937 gen{rd()};
    std::student_t_distribution<> d{10.0f};
    const int norm = 10'000;
    const float seuil = 0.000'3f;
    std::map<int, int> hist{};
    for (int n = 0; n != norm; ++n)
        ++hist[std::round(d(gen))];
    std::vector<float> bars;
    std::vector<int> indices;
    for (const auto& [n, p] : hist)
        if (float x = p * (1.0f / norm); cutoff < x)
        {
            bars.push_back(x);
            indices.push_back(n);
        }
    for (draw_vbars<8, 5>(bars); const int n : indices)
        std::cout << " " << std::setw(2) << n << "   ";
    std::cout << '\n';
}

                        █████                               ┬ 0.3753
                        █████                               │
                  ▁▁▁▁▁ █████                               │
                  █████ █████ ▆▆▆▆▆                         │
                  █████ █████ █████                         │
                  █████ █████ █████                         │
            ▄▄▄▄▄ █████ █████ █████ ▄▄▄▄▄                   │
▁▁▁▁▁ ▃▃▃▃▃ █████ █████ █████ █████ █████ ▃▃▃▃▃ ▁▁▁▁▁ ▁▁▁▁▁ ┴ 0.0049
 -4    -3    -2    -1     0     1     2     3     4     5

Liens externes