pod op• Datenarten: keine → table (ein Operator, der allein durch seine Argumente bestimmt ist — er nimmt kein Bild und keine Daten entgegen)
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.proportion_interval(k, n, *, confidence=0.95, sides='two', method='clopper_pearson') (die Implementierung direkt: import pod; pod.proportion_interval(k, n, *, confidence=0.95, sides='two', method='clopper_pearson'); aus dem Register: opsspc.get("proportion_interval"))
• GPU: nein (nur CPU-Referenzimplementierung)
Liefert Punktschätzung und Konfidenzgrenzen für den Binomialanteil k/n (table).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
sides は "two"(両側)、"lower"(片側下限)、"upper" (片側上限)、method は "clopper_pearson"、"wilson"、"jeffreys"。返り値は estimate、lower、upper、method、confidence、sides、k、n を持つ。保証・合否判定には正確で保守的な Clopper--Pearson、推定には Wilson / Jeffreys を使い分ける。
k=0 / k=n も有限の限界を返す。たとえば 10/10 の 95 % 片側下限は 0.7411、0/20 の片側上限は 0.1391 である。
空の入力(n=0)は ValueError を返す(理由: 比率を定義できない)。拒否(ValueError): 非整数の k / n、0 <= k <= n 違反、confidence が (0, 1) 外、未知の sides / method。
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• proportion_interval_audit — py -3.11 examples/proportion_interval_audit.py
table als Eingabe)msa_anova_table · msa_gauge_rr · msa_bias_linearity · msa_attribute_agreement · gum_standard_uncertainty · gum_propagate · gum_expanded · gum_monte_carlo
pod)trials_for_all_success · pod_ahat_fit · pod_from_ahat · pod_hitmiss_fit · pod_false_call · pod_decision_tradeoff
*Provenance: pod.py — SPC Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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