boost::math::statistics测试程序

最新推荐文章于 2023-09-07 00:07:13 发布

CodeRoarX

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文章标签：概率论编程

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本文介绍了如何利用Boost库中的boost::math::statistics模块进行统计计算。通过一个示例展示了如何初始化正态分布并计算特定区间的概率，强调了该模块在C++中的应用及其高效性能。

boost::math::statistics测试程序

boost::math::statistics模块是Boost库中的一个统计学模块，提供了一系列的统计学函数和分布，可以帮助开发人员在C++环境下进行各种统计学计算。

下面我们来看一个使用boost::math::statistics模块的代码示例。

#include <iostream>
#include <boost/math/distributions.hpp>

int main()

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boost::math::statistics 相关用法的测试程序

YOLO_CODE的博客

09-13

147

boost::math::statistics 是 Boost C++ 库中的一个模块，提供了一些用于统计分析的函数和算法。以下是一个简单的例子，展示了如何使用 boost::math::statistics 模块计算一组数据的平均值、标准差和中位数。从输出结果可以看出，我们成功地使用 boost::math::statistics 模块计算了给定数据的平均值、方差、标准差和中位数。希望本文能够帮助您了解 boost::math::statistics 模块的基本用法，并在实际项目中应用它们进行统计分析。

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boost::math模块使用根查找的示例

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06-10

644

boost::math模块使用根查找的示例实现功能C++实现代码实现功能 boost::math模块使用根查找的示例 C++实现代码 #include <boost/math/tools/roots.hpp> // root finding. #include <boost/math/distributions/normal.hpp> // for normal_distribution using boost::math::normal; // typedef provide

使用boost::math模块查找正态分布的尺度

CodeVorter的博客

09-05

144

然后，我们使用计算得到的均值和标准差创建了一个boost::math::normal_distribution对象。在本文中，我们将展示如何使用boost::math模块来计算正态分布的尺度参数。其中，boost::math模块提供了对数学函数和统计分布的支持，包括正态分布。接下来，我们计算数据集的均值和标准差，这是计算正态分布尺度的基础。为了演示这个过程，我们将编写一个简单的C++程序，该程序使用boost::math模块来计算给定数据集的正态分布尺度。使用boost::math模块查找正态分布的尺度。

boost 统计分布之正态分布

zzucaicai的专栏

01-20

3392

项目要计算一个联配（alignment）的显著性，用p-value来衡量。随机联配做背景分布，而随机联配是正态的。学习了一下boost的数学分布。太好用了，妈妈再也不用担心我写错公式了。。。下面是测试代码：

负项分布示例程序演示（使用boost::math模块）

2301_79325657的博客

09-07

120

在概率论和统计学中，负项分布是一种离散概率分布，用于描述在一系列独立的伯努利试验中，直到出现一次成功所需的失败次数。本文将演示如何使用C++的boost::math模块来计算和绘制负项分布的概率质量函数（PMF）和累积分布函数（CDF），并提供一个简单的测试程序。本文演示了如何使用C++的boost::math模块计算和绘制负项分布的概率质量函数和累积分布函数。函数计算了负项分布的累积分布函数（CDF）。表示在成功次数为5，成功概率为0.3的负项分布中，随机变量取值为0的概率为0.0282475。

使用 boost quantile 函数生成符合 beta 概率密度函数的随机采样

CY_TEC的博客

10-21

1255

#include <boost/math/distributions.hpp> #include <random> using namespace std; int main() { float alpha, beta, randFromUnif; alpha = 0.5; beta = 0.5; std::random_device rd; std::mt19937 gen(rd()); boost::math::beta_di

Boost库深度开发指南：全方位学习资源

11. **数学和统计（Math and Statistics）** - 提供了一些数学和统计函数，如特殊函数、随机数生成等。 12. **并行计算（Parallel Computing）** - Boost.MPI库允许C++程序员使用Message Passing Interface（MPI）...

用boost::math计算正态分布的实例

DevWizard的博客

08-22

332

在实际的数据处理和分析中，经常需要计算正态分布的概率密度函数（Probability Density Function，PDF）和累积分布函数（Cumulative Distribution Function，CDF），用于分析数据的特征和进行假设检验等。同样地，x表示要计算的变量，mu表示正态分布的均值，sigma表示正态分布的标准差。其中，x表示要计算的变量，mu表示正态分布的均值，sigma表示正态分布的标准差。本文将介绍使用C++的boost::math模块计算正态分布的示例，并提供相应的源代码。

使用boost::math模块计算正态分布的示例

2301_79331230的博客

09-05

275

其中的boost::math模块为我们提供了一种简便的方式来计算各种数学函数，包括正态分布函数。在本文中，我们将详细介绍如何使用boost::math模块来计算正态分布，并提供相应的源代码。函数来计算累积分布函数（CDF）。在示例中，我们计算了正态分布在z = -1.5处的CDF值，并将结果打印到控制台上。接下来，我们将展示如何使用boost::math模块来计算正态分布的概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）。在示例中，我们计算了正态分布在x = 1.0处的PDF值，并将结果打印到控制台上。

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06-10

465

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06-10

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boost::math模块使用逆高斯（或逆正态）分布的示例实现功能C++实现代码实现功能 boost::math模块使用逆高斯（或逆正态）分布的示例 C++实现代码 #ifdef _MSC_VER # pragma warning (disable : 4224) # pragma warning (disable : 4189) # pragma warning (disable : 4100) # pragma warning (disable : 4224) # pragma warning (di

使用Boost C++库中的boost::math模块进行拉普拉斯分布的示例测试程序

CodeSpark的博客

09-04

269

其中boost::math模块提供了数学函数和分布的实现，包括常见的概率分布，如正态分布、泊松分布和拉普拉斯分布等。通过使用Boost库中的boost::math模块，我们可以方便地进行各种常见的数学计算，包括概率分布的计算。拉普拉斯分布示例只是boost::math模块功能的一个简单示例，该模块还提供了许多其他的数学函数和分布的实现，可以根据需要进行进一步的探索和使用。要编译和运行上述代码，需要确保已经正确配置编译器以链接Boost库，并将代码保存为.cpp文件，然后使用适当的编译命令进行编译和链接。

C++ 正态分布、概率累积密度函数的使用(boost库)

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10-16

9779

在C++11以上中在# include <random> 头文件中包含了std::normal_distribution<>b;正态分布函数。当然也可以下载boost库，里面已经有包装好的正态分布函数。 1.boost库可以在https://www.boost.org/中进行下载最新版的 2.boost库导入C++工程的方法可以参照博客https://blog.cs...

boost：math.constants

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837

概述 math.constants库提供了π\piπ、eee、 2\sqrt[ ]{2 }2 等常用的数学常数，支持float、double、long double精度，而且还支持自定义类型以获得更高的精度 math.constants库位于名字空间boost::math，需要包含头文件<boost/math/constants/constants.hpp>，即： #include <boost/math/constants/constants.hpp> using name

C++：实现量化Distribution分配测试实例

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boost::math::chi_squared用法的测试程序

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06-10

635

boost::math::chi_squared用法的测试程序实现功能C++实现代码实现功能 boost::math::chi_squared用法的测试程序 C++实现代码 #include <iostream> using std::cout; using std::endl; using std::left; using std::fixed; using std::right; using std::scientific; #include <iomanip> using s

Boost库是C++中非常优秀的一款开源库，可以提供各种各样的工具和函数，方便我们在日常开发中使用

ByteBuster的博客

08-22

151

上述代码首先包含了iostream和boost/math/distributions/inverse_chi_squared.hpp头文件，然后在main函数中定义了自由度和尺度参数，并调用了boost::math::inverse_chi_squared函数，将返回值赋给result变量。需要注意的是，使用boost::math::inverse_chi_squared函数时，需要在编译时链接相应的库文件，即-lboost_math。该函数返回一个实数，表示逆卡方分布对应的随机变量。

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06-10

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boost::math::inverse_chi_squared用法的测试程序实现功能C++实现代码实现功能 boost::math::inverse_chi_squared用法的测试程序 C++实现代码 #include <boost/math/distributions/inverse_chi_squared.hpp> using boost::math::inverse_chi_squared_distribution; // inverse_chi_squared_distribut

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本项目“boost::asio写的文件上传下载程序”是一个基于C++语言，利用Boost.Asio库实现网络通信功能，并结合MFC（Microsoft Foundation Classes）开发图形用户界面的局域网文件传输系统。该程序实现了基本的文件上传...