trials_for_all_success — SPC `pod` op

• Data kinds: कोई नहीं → scalar (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.trials_for_all_success(p_min, *, confidence=0.95) (implementation को सीधे call करना हो तो import pod; pod.trials_for_all_success(p_min, *, confidence=0.95), registry से लेना हो तो opsspc.get("trials_for_all_success"))

• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)

उपयोग

सभी सफलताओं से एक-पक्षीय confidence पर p >= p_min स्थापित करने के लिए न्यूनतम परीक्षण संख्या लौटाता है (scalar)।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

返り値は整数で、Clopper--Pearson の全数成功時の閉形式 (1-confidence)**(1/n) >= p_min に基づく。たとえば POD >= 0.90 を 95 % 信頼で示すには 29/29 が必要である。誤警報率 p <= p_max を 0 件で示す件数は trials_for_all_success(1-p_max, confidence=...) と同じ。

拒否(ValueError): p_min または confidence が有限な (0, 1) 外。

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• proportion_interval_audit — py -3.11 examples/proportion_interval_audit.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`scalar` को input के रूप में लेते हैं)

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इसी category के (`pod`)

proportion_interval · pod_ahat_fit · pod_from_ahat · pod_hitmiss_fit · pod_false_call · pod_decision_tradeoff

*Provenance: pod.py — SPC operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

trials_for_all_success — SPC pod op