stats op• データ種: signal → table
• 呼び出し: import mathops; mathops.stat_describe(x) (または opsmath.get("stat_describe"))
Five-number-plus summary of a 1-D sample, as a plain dict.
Returns `{"n", "mean", "std", "min", "max", "percentiles"}` where
`percentiles is {"p5", "p25", "p50", "p75", "p95"}` (linear
interpolation between order statistics, numpy's default). `std` is the
population standard deviation (`ddof=0` — well-defined down to a
single sample; multiply by `sqrt(n/(n-1))` for the sample estimator,
which is what :func:stat_covariance uses, documented there).
The tails matter in metrology: `mean/std` of residuals say how good
the fit is *on average*; `p5/p95` say how bad the *outliers* are —
report both, a fit can pass on RMS and fail on extremes.
HALCON: `tuple_mean / tuple_deviation / tuple_min` /
`tuple_max` (the percentile row has no single HALCON tuple operator).
mathops の全 op は入力を検証してから計算する(黙って通さない):
• **complex 入力は ValueError** — float64 への強制変換は虚部を黙って捨てる(numpy は ComplexWarning だけ出して「もっともらしく間違った」実数を返す)。.real/.imag/abs() を明示するか、複素対応の complexops を使う。
• **masked array(masked 要素あり)は ValueError** — マスクを剥がして下の生値を使う暗黙変換を拒否。埋める/落とすを明示する。
• **NaN/Inf は全入力で ValueError**(件数を明示して拒否 — 結果全体に伝播するため)。
• 形状は厳格: 1-D と 2-D を暗黙昇格・ブロードキャストしない(vector 枠に matrix、matrix 枠に vector は ValueError。reshape を明示する)。
• サイズ上限: 行列を取る op と stat_histogram の bins は mathops.MAX_ELEMENTS(2^26 ≈ 6700 万要素)超で ValueError。
• measurement_uncertainty — 計測の不確かさと校正の知識 — 「測れている」を主張するために
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。
• math_metrology — py -3.11 examples/math_metrology.py
table を入力に取れる)—
stats)stat_histogram · stat_covariance · stat_correlation · stat_zscore
*Provenance: mathops.py — MATH operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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