fullseye

stat_zscore — MATH stats op

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

使い方

Standardise a 1-D sample: (x - mean) / std (population ddof=0).

The result has mean 0 and standard deviation 1 — the common currency for comparing residuals across scales and flagging outliers (|z| > 3).

A constant input raises ValueError — the decision, stated: with zero variance the z-score is 0/0. Returning silent zeros would claim “every point is perfectly average”, which is a convention but hides upstream breakage (a sensor stuck at one value would sail through an outlier gate). Fail-closed instead; a caller who wants the all-zeros convention can catch this and substitute deliberately.

HALCON: no direct tuple operator (compose tuple_mean + tuple_deviation + arithmetic).

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

型が繋がる次の op(signal を入力に取れる)

mat_solve · mat_lstsq · stat_describe · stat_histogram · interp_linear · interp_cubic · interp_scattered · poly_fit

同カテゴリ(stats)

stat_describe · stat_histogram · stat_covariance · stat_correlation

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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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