Кумулятивная функция нормального распределения в C/C++
Я задавался вопросом, были ли функции статистики, встроенные в математические библиотеки, которые являются частью стандартных библиотек C++ как cmath. В противном случае можете Вы парни рекомендовать хорошую библиотеку статистики, которая имела бы кумулятивную функцию нормального распределения?Заранее спасибо.
Строго говоря, я надеюсь использовать/создавать кумулятивную функцию распределения.
3 ответа
Я понял, как это сделать с помощью gsl, по предложению людей, которые ответили до меня, но затем нашел небиблиотечное решение (надеюсь, это поможет многим людям, которые ищут как и я):
#ifndef Pi
#define Pi 3.141592653589793238462643
#endif
double cnd_manual(double x)
{
double L, K, w ;
/* constants */
double const a1 = 0.31938153, a2 = -0.356563782, a3 = 1.781477937;
double const a4 = -1.821255978, a5 = 1.330274429;
L = fabs(x);
K = 1.0 / (1.0 + 0.2316419 * L);
w = 1.0 - 1.0 / sqrt(2 * Pi) * exp(-L *L / 2) * (a1 * K + a2 * K *K + a3 * pow(K,3) + a4 * pow(K,4) + a5 * pow(K,5));
if (x < 0 ){
w= 1.0 - w;
}
return w;
}
Повышение так же хорошо, как и стандарт: D, держите: математическое / статистическое ускорение .
Вот автономная реализация C ++ кумулятивного нормального распределения в 14 строках кода.
http://www.johndcook.com/cpp_phi.html
#include <cmath>
double phi(double x)
{
// constants
double a1 = 0.254829592;
double a2 = -0.284496736;
double a3 = 1.421413741;
double a4 = -1.453152027;
double a5 = 1.061405429;
double p = 0.3275911;
// Save the sign of x
int sign = 1;
if (x < 0)
sign = -1;
x = fabs(x)/sqrt(2.0);
// A&S formula 7.1.26
double t = 1.0/(1.0 + p*x);
double y = 1.0 - (((((a5*t + a4)*t) + a3)*t + a2)*t + a1)*t*exp(-x*x);
return 0.5*(1.0 + sign*y);
}
void testPhi()
{
// Select a few input values
double x[] =
{
-3,
-1,
0.0,
0.5,
2.1
};
// Output computed by Mathematica
// y = Phi[x]
double y[] =
{
0.00134989803163,
0.158655253931,
0.5,
0.691462461274,
0.982135579437
};
int numTests = sizeof(x)/sizeof(double);
double maxError = 0.0;
for (int i = 0; i < numTests; ++i)
{
double error = fabs(y[i] - phi(x[i]));
if (error > maxError)
maxError = error;
}
std::cout << "Maximum error: " << maxError << "\n";
}