pod op• Data kinds: कोई नहीं → table (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.proportion_interval(k, n, *, confidence=0.95, sides='two', method='clopper_pearson') (implementation को सीधे call करना हो तो import pod; pod.proportion_interval(k, n, *, confidence=0.95, sides='two', method='clopper_pearson'), registry से लेना हो तो opsspc.get("proportion_interval"))
• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)
द्विपद अनुपात k/n का बिंदु अनुमान और विश्वास सीमाएँ लौटाता है (table)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
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。
• 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।
• proportion_interval_audit — py -3.11 examples/proportion_interval_audit.py
table को input के रूप में लेते हैं)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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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