#include <boost/math/distributions/uniform.hpp>
namespace boost{ namespace math{
template <class RealType = double,
class Policy = policies::policy<> >
class uniform_distribution;
typedef uniform_distribution<> uniform;
template <class RealType, class Policy>
class uniform_distribution
{
public:
typedef RealType value_type;
uniform_distribution(RealType lower = 0, RealType upper = 1);
: m_lower(lower), m_upper(upper)
RealType lower()const;
RealType upper()const;
};
}}
Единое распределение, также известное как прямоугольное распределение, является распределением вероятности, которое имеет постоянную вероятность.
непрерывное равномерное распределение является распределением с функцией Вероятность плотности:
f x) =
- 1/ (верхняя - нижняя) для нижних < x < верхняя часть
- ноль для x < нижний или x > верхний
и в этом осуществлении:
- 1/ (верхняя - нижняя) для x = нижняя или x = верхняя
Выбор x = нижний или x = верхний сделан из-за того, что статистический метод такого распределения считается наиболее вероятным: метод максимальной вероятности использует это определение.
Существует также discrete равномерное распределение.
Параметры нижние и верхние могут быть любым конечным значением.
Вариат рандома x также должен быть конечным и поддерживаться нижним < = x < = верхним.
Нижний параметр также называется параметром локации, , именно там будет лежать происхождение участка, а (вверх - ниже) также называется параметром масштаб.
Следующий график иллюстрирует, как функция вероятности PDF изменяется с параметром формы:
Аналогично для CDF:
uniform_distribution(RealType lower = 0, RealType upper = 1);
Построить униформное распределение с нижним низким (a) и верхним upper (b).
Требуется, чтобы параметры lower и upper были конечны; в противном случае, если бесконечность или NaN тогда вызывает domain_error.
RealType lower()const;
Description.
RealType upper()const;
Description.
Поддерживаются все обычные функции, не являющиеся членами , которые являются общими для всех дистрибутивов: Камулятивная распределительная функция, Функция плотности , Quantile, Hazard Function, Cumulative Hazard Function, mean, median, mode, вариант, стандартное отклонение,скьюнесс, rt>.
Домен случайной переменной - любое конечное значение, но поддерживаемый диапазон составляет только lower <= x <= upper.
Единое распределение осуществляется с помощью простых арифметических операторов и поэтому должно иметь ошибки в эпсилоне или двух.
В следующей таблице а находится параметр lower распределения, b - upper параметр, x - случайная переменная, p - вероятность и q = 1-p.
