fullseye

stat_describe — MATH stats op

• データ種: signal → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.stat_describe(x) (実装を直接呼ぶなら import mathops; mathops.stat_describe(x)、台帳から引くなら opsmath.get("stat_describe"))

使い方

Five-number-plus summary of a 1-D sample, as a plain dict.

Returns {"n", "mean", "std", "min", "max", "percentiles"} where percentiles is {"p5", "p25", "p50", "p75", "p95"} (linear interpolation between order statistics, numpy’s default). std is the population standard deviation (ddof=0 — well-defined down to a single sample; multiply by sqrt(n/(n-1)) for the sample estimator, which is what :func:stat_covariance uses, documented there).

The tails matter in metrology: mean/std of residuals say how good the fit is on average; p5/p95 say how bad the outliers are — report both, a fit can pass on RMS and fail on extremes.

HALCON: tuple_mean / tuple_deviation / tuple_min / tuple_max (the percentile row has no single HALCON tuple operator).

ファミリ共通の入力契約(fail-closed)

mathops の全 op は入力を検証してから計算する(黙って通さない):

• complex 入力は ValueError — float64 への強制変換は虚部を黙って捨てる(numpy は ComplexWarning だけ出して「もっともらしく間違った」実数を返す)。.real/.imag/abs() を明示するか、複素対応の complexops を使う。
• masked array(masked 要素あり)は ValueError — マスクを剥がして下の生値を使う暗黙変換を拒否。埋める/落とすを明示する。
• NaN/Inf は全入力で ValueError(件数を明示して拒否 — 結果全体に伝播するため)。
• 形状は厳格: 1-D と 2-D を暗黙昇格・ブロードキャストしない(vector 枠に matrix、matrix 枠に vector は ValueError。reshape を明示する)。
• サイズ上限: 行列を取る op と stat_histogram の bins は mathops.MAX_ELEMENTS(2^26 ≈ 6700 万要素)超で ValueError。

詳しい使い方ガイド

• math_metrology ファミリ ガイド

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• measurement_uncertainty — 計測の不確かさと校正の知識 — 「測れている」を主張するために

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)

• math_metrology — py -3.11 examples/math_metrology.py
• poc_thermal_radiometry — py -3.11 examples/poc_thermal_radiometry.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

—

同カテゴリ(stats)

stat_histogram · stat_covariance · stat_correlation · stat_zscore

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Provenance: mathops.py — MATH 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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