Regla de 3 con 3 datos

Regla de 3 con 3 datos

wikipedia

(Ten en cuenta que la próxima versión del estándar C++ (que es C++11) añade la semántica de movimiento a C++, lo que probablemente cambiará la Regla de Tres. Sin embargo, sé demasiado poco sobre esto como para escribir una sección de C++11 sobre la Regla de Tres).

Has asignado memoria en tu constructor a un puntero miembro de tu clase. Cuando copies un objeto de esta clase el operador de asignación por defecto y el constructor de copia copiarán el valor de este puntero miembro al nuevo objeto.

Esto significa que el nuevo objeto y el antiguo apuntarán al mismo trozo de memoria, de modo que cuando lo cambies en un objeto también lo hará el otro. Si un objeto borra esta memoria, el otro seguirá intentando utilizarla.

Para resolver esto, escribe tu propia versión del constructor de copia y del operador de asignación. Tus versiones asignan memoria separada a los nuevos objetos y copian los valores a los que apunta el primer puntero en lugar de su dirección.

Básicamente si tienes un destructor (no el destructor por defecto) significa que la clase que has definido tiene alguna asignación de memoria. Supongamos que la clase es utilizada fuera por algún código de cliente o por ti.

regla de tres en matemáticas

Incluso los mejores sistemas informáticos se estropean; incluso las personas más brillantes pueden cometer un error. Y no es tanto una cuestión de si se producirá un desastre, sino de cuándo. Por eso, es imprescindible que las organizaciones protejan sus datos críticos haciendo copias de seguridad. Aunque la mayoría de las empresas tienen algún tipo de copia de seguridad de los datos in situ, esto ya no es suficiente. Para contar con un plan de copia de seguridad de datos sólido, las organizaciones deben seguir la regla 3-2-1 de la copia de seguridad de datos.

Esta regla se atribuye a Peter Krogh, un fotógrafo comercial que también es considerado un experto en gestión de activos digitales (DAM). Aunque Krogh no es ciertamente la primera persona que se dio cuenta de las ventajas del almacenamiento in situ y en la nube, es el responsable del pegadizo nombre descrito en su libro The DAM Book: Digital Asset Management for Photographers. La regla dice:

La razón para mantener tres copias de tus datos (la principal más dos copias de seguridad) es minimizar el riesgo jugando al juego de las probabilidades. En los siguientes escenarios, imaginemos que todos los dispositivos tienen las mismas características, pero sin causas de fallo comunes. Ahora, imaginemos que la probabilidad de fallo de cada uno es de 1/100.

regla de 3 en medicina

Hace tiempo que no escribo en el blog sobre estadística. Así que en el post de hoy, voy a ver las reglas de 3 y 5. Se trata de heurísticas o reglas empíricas que nos pueden ayudar. Están asociadas a los tamaños de las muestras.

Supongamos que se trata de un evento binomial (aprobado o suspenso). Ha tomado 30 muestras y las ha probado para ver cuántos aciertos o fallos obtiene. Los resultados no dieron ningún fallo. Entonces, basándose en la regla de 3, puede afirmar que, con un nivel de confianza del 95%, el límite superior de un fallo es 3/30 = 10% o la fiabilidad es al menos del 90%. La regla se escribe así;

Por tanto, si se utilizan 300 muestras, se puede afirmar con un 95% de confianza que el proceso tiene una fiabilidad mínima del 99%, basándose en p = 3/300 = 1%. Otra forma de expresarlo es decir que, con un 95% de confianza, menos de 1 de cada 100 unidades fallará en las mismas condiciones.

Esta regla puede derivarse del uso de la distribución binomial. El 95% de confianza proviene del valor alfa de 0,05. El valor calculado a partir de la fórmula de la regla de tres es más preciso con un tamaño de muestra de 20 o más.

regla de los tres estadísticos

La regla empírica, también denominada regla de los tres sigmas o regla del 68-95-99,7, es una regla estadística que establece que, para una distribución normal, casi todos los datos observados caerán dentro de tres desviaciones estándar (denotadas por σ) de la media o promedio (denotado por µ).

En concreto, la regla empírica predice que el 68% de las observaciones caen dentro de la primera desviación estándar (µ ± σ), el 95% dentro de las dos primeras desviaciones estándar (µ ± 2σ) y el 99,7% dentro de las tres primeras desviaciones estándar (µ ± 3σ).

La regla empírica se utiliza a menudo en estadística para predecir los resultados finales. Tras calcular la desviación típica y antes de recoger los datos exactos, esta regla puede utilizarse como una estimación aproximada del resultado de los datos inminentes que se van a recoger y analizar.

Esta distribución de probabilidad puede utilizarse como una heurística provisional, ya que la recopilación de los datos adecuados puede llevar mucho tiempo o incluso ser imposible en algunos casos. Estas consideraciones entran en juego cuando una empresa revisa sus medidas de control de calidad o evalúa su exposición al riesgo. Por ejemplo, la herramienta de riesgo frecuentemente utilizada, conocida como valor en riesgo (VaR), asume que la probabilidad de los eventos de riesgo sigue una distribución normal.

Esta web utiliza cookies propias para su correcto funcionamiento. Al hacer clic en el botón Aceptar, acepta el uso de estas tecnologías y el procesamiento de tus datos para estos propósitos. Más información
Privacidad