proportion_interval — SPC pod op

• データ種: なし → table(引数だけで決まる op —— 画像やデータの入力を取らない)

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.proportion_interval(k, n, *, confidence=0.95, sides='two', method='clopper_pearson') (実装を直接呼ぶなら import pod; pod.proportion_interval(k, n, *, confidence=0.95, sides='two', method='clopper_pearson')、台帳から引くなら opsspc.get("proportion_interval"))

• GPU: なし(CPU 参照実装のみ)

使い方

二項比率 k/n の点推定と信頼限界を返す(table)。

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。

参考(サンプルデータ・文献)

• 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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• proportion_interval_audit — py -3.11 examples/proportion_interval_audit.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

msa_anova_table · msa_gauge_rr · msa_bias_linearity · msa_attribute_agreement · gum_standard_uncertainty · gum_propagate · gum_expanded · gum_monte_carlo

同カテゴリ(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. 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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