egutierrez
d76c831247
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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1022 B
C++
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#pragma once
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namespace fn::ds {
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// Distribucion Beta(a, b) y helpers numericos relacionados. Pure.
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// log-Gamma via aproximacion de Lanczos (precision ~1e-15).
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double lgamma_lanczos(double x);
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// log B(a, b) = lgamma(a) + lgamma(b) - lgamma(a+b).
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double log_beta(double a, double b);
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// Beta PDF en x, parametros a, b. Soporta a > 0, b > 0; fuera del soporte
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// devuelve 0. Computado en log-space para estabilidad en a/b extremos.
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double beta_pdf(double x, double a, double b);
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// Beta CDF (regularized incomplete beta function I_x(a, b)). Continued
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// fraction algorithm, precision ~1e-12.
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double beta_cdf(double x, double a, double b);
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// Beta quantile (inverse CDF) por busqueda Newton + bisection fallback.
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// p en [0, 1]. Tolerancia 1e-6 sobre x.
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double beta_quantile(double p, double a, double b);
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// Mean = a / (a + b).
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double beta_mean(double a, double b);
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// Variance = (a*b) / ((a+b)^2 * (a+b+1)).
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double beta_variance(double a, double b);
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double beta_std(double a, double b);
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} // namespace fn::ds
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