proportion_interval — SPC pod op

• 데이터 종류: 없음 → table(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.proportion_interval(k, n, *, confidence=0.95, sides='two', method='clopper_pearson')(구현을 직접 호출하려면 import pod; pod.proportion_interval(k, n, *, confidence=0.95, sides='two', method='clopper_pearson'), 원장에서 가져오려면 opsspc.get("proportion_interval"))

• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)

사용법

이항 비율 k/n 의 점 추정치와 신뢰 한계를 반환합니다(table).

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

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。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• proportion_interval_audit — py -3.11 examples/proportion_interval_audit.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(pod)

trials_for_all_success · pod_ahat_fit · pod_from_ahat · pod_hitmiss_fit · pod_false_call · pod_decision_tradeoff

*Provenance: pod.py — SPC 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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