Siempre resulta útil conocer las funciones de la librería estándar para calcular el máximo y el mínimo, por ejemplo en un vector, en C++. Aquí os paso dos ejemplos claros.
Aquí os
Ejemplo para calcular el máximo:
#include#include #include int main() { std::vector v{3, 1, 4, 1, 5, 9}; std::vector ::iterator result = std::max_element(std::begin(v), std::end(v)); std::cout << "Maximo en la posicion: " << std::distance(std::begin(v), result); }
Ejemplo para calcular el mínimo:
#include
NOTA: este tutorial es parte del curso de Octave de Linux Hispano.
Una de las distribuciones de población más popular es la normal o gaussiana. En Octave te permite trabajar con esta distribución gracias a que ya implementa varias funciones como la función de densidad de probabilidad.
Recordad que la función de densidad de probabilidad de una variable aleatoria continua es la probabilidad relativa según la cual dicha variable aleatoria tomará determinado valor.
NOTA: este tutorial es parte del curso de Octave de Linux Hispano.
En programación uno de los aspectos más importantes es conocer cuánto se tarda en ejecutar una pieza de código. En Octave es muy sencillo con las funciones tic y toc. Aquí vemos un ejemplo:
NOTA: este tutorial es parte del curso de Octave de Linux Hispano.
De nuevo, os voy a proponer un pequeño ejercicio a resolver. Más adelante tenéis la solución pero en un principio me gustaría que lo intentáseis por vosotros mismos.
En este ejercicio hay que calcular la media ponderada.
El ejercicio es el siguiente: Crea una función, media_ponderada.m, que devuelva la media ponderada dado un vector de datos d y un vector de peso .
