replicate_compare — DRIVE grind op

• Datenarten: any → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.replicate_compare(groups: 'dict', log: 'bool' = True) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import grind; grind.replicate_compare(groups: 'dict', log: 'bool' = True) -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("replicate_compare"))

Verwendung

Stellt die Streuung unabhängiger Versuche und die Unterschiede zwischen Gruppen (Materialien) auf derselben Skala nebeneinander.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

groups: 名前 → (n_runs, n_conditions) の配列(例: 材料ごとに 3 回 × 7 時点の D50)。全群で n_conditions が同じ。log=True は ln をとってから比べる(径の比のばらつき = 変動係数に近い)。返り: spread(群 → 条件ごとの mean・sd・ cv(SD/平均、元の尺度)、cv_pooled(cv の二乗平均の根)、cv_max)、separation(群の組 → 条件ごとの |Δ平均| / √(SE₁² + SE₂²)(SE = SD/√n)と、その最小 min_z。鍵は "名前1|名前2" の文字列)。試行が 2 未満 → ValueError。

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_powder_grinding_ae — py -3.11 examples/poc_powder_grinding_ae.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen table als Eingabe)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

Gleiche Kategorie (grind)

particle_size_read · particle_size_dx · particle_size_oversize · particle_size_synth · comminution_energy · comminution_law_fit · breakage_first_order_fit · ae_read_csv


*Provenance: grind.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

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