egutierrez
d115d8e830
Nuevo dominio cpp/functions/datascience con primitivas puras CPU para post- proceso de samples Monte Carlo y diagnostico de cadenas MCMC. Diseñadas como gemelas CPU de los kernels GPU (rng pareja con gpu_rng_glsl, MH 1D/ND con mc_metropolis_hastings_gpu) para validar numericamente y para datasets pequeños donde el dispatch GPU no compensa. - rng: xoshiro256++ con uniform / normal (Box-Muller) / below (Lemire) / categorical. Determinista bit-exacto dado seed. - stats_summary: sum (Kahan), mean, var/std (Welford one-pass), min, max, quantile / percentile (R type-7). - autocorr: r(k), ACF, tau_int (Sokal) — diagnostico ACF y ESS. - rhat_ess: Gelman-Rubin clasico y split + ESS basico (multi-chain). - beta_dist: lgamma (Lanczos), beta_pdf, beta_cdf (continued fraction), beta_quantile, mean/var/std — para inferencia Beta-Binomial. - drawdown: max_dd absoluto/pct + underwater series para sesiones simuladas y backtests. - samples_to_grid_2d: binning 2D CPU para alimentar heatmap_cpp_viz / contour_cpp_viz desde samples (x[], y[]). - metropolis_hastings: MH 1D y ND con target log-pdf como std::function (no normalizada). Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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1.4 KiB
C++
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#pragma once
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#include <cstddef>
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namespace fn::ds {
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// Estadistica descriptiva pura sobre arrays de double.
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// Todas las funciones aceptan ptr + n; n=0 devuelve identidades sensatas.
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double stats_sum (const double* data, std::size_t n);
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double stats_mean (const double* data, std::size_t n);
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double stats_min (const double* data, std::size_t n);
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double stats_max (const double* data, std::size_t n);
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// Welford one-pass (numericamente estable). Variance muestral si sample=true
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// (denominador n-1), poblacional si sample=false (denominador n).
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double stats_variance(const double* data, std::size_t n, bool sample = true);
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double stats_std (const double* data, std::size_t n, bool sample = true);
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// Quantile lineal (R type-7). p en [0, 1]. NO modifica data — internamente
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// hace copia + sort. Para multiples quantiles del mismo dataset, ordenar
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// una vez con stats_sort y usar stats_quantile_sorted.
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double stats_quantile(const double* data, std::size_t n, double p);
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// Variante para dataset ya ordenado ascendente.
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double stats_quantile_sorted(const double* sorted, std::size_t n, double p);
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// Percentile = quantile(p/100).
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double stats_percentile(const double* data, std::size_t n, double pct);
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// Helper: ordena ascendente in-place a un buffer destino dado.
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// out debe tener al menos n elementos. Si out == data, ordena in-place.
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void stats_sort(const double* data, std::size_t n, double* out);
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} // namespace fn::ds
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