fullseye

trials_for_all_success — SPC pod op

• データ種: なし → scalar(引数だけで決まる op —— 画像やデータの入力を取らない)
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.trials_for_all_success(p_min, *, confidence=0.95) (実装を直接呼ぶなら import pod; pod.trials_for_all_success(p_min, *, confidence=0.95)、台帳から引くなら opsspc.get("trials_for_all_success"))

使い方

全数成功で p >= p_min を片側 confidence で示す最小試行数(scalar)。

返り値は整数で、Clopper–Pearson の全数成功時の閉形式 (1-confidence)**(1/n) >= p_min に基づく。たとえば POD >= 0.90 を 95 % 信頼で示すには 29/29 が必要である。誤警報率 p <= p_max を 0 件で示す件数は trials_for_all_success(1-p_max, confidence=...) と同じ。

拒否(ValueError): p_min または confidence が有限な (0, 1) 外。

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)

• proportion_interval_audit — py -3.11 examples/proportion_interval_audit.py

型が繋がる次の op(scalar を入力に取れる)

—

同カテゴリ(pod)

proportion_interval · pod_ahat_fit · pod_from_ahat · pod_hitmiss_fit · pod_false_call · pod_decision_tradeoff

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Provenance: pod.py — SPC 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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