com.supermap.analyst.spatialstatistics
类 SamplingFunctionProportionAParameter

java.lang.Object
  继承者 com.supermap.analyst.spatialstatistics.SamplingFunctionParameter
      继承者 com.supermap.analyst.spatialstatistics.SamplingFunctionProportionAParameter

public class SamplingFunctionProportionAParameter
extends SamplingFunctionParameter

简单随机、系统、空间随机抽样模型计算样本量的A函数(比例值)参数类。简单随机、系统、空间随机抽样模型在计算样本量用到的函数,包括A函数(刻度值)、B函数(刻度值)、C函数(刻度值)、D函数(刻度值)、E函数(刻度值)、F函数(刻度值)、G函数(刻度值)、A函数(比例值)、B函数(比例值)、C函数(比例值)、D函数(比例值)、E函数(比例值)。


构造方法摘要
SamplingFunctionProportionAParameter(double dProportion, double dAbsoluteError, double dSignificanceLevel)
          A函数(比例值)参数。
 
方法摘要
 double getAbsoluteError()
          返回绝对误差。
 double getProportion()
          返回目标总体比例值。
 double getSignificanceLevel()
          返回置信区间参数alpha。
 void setAbsoluteError(double value)
          设置绝对误差。
 void setProportion(double value)
          设置目标总体比例值。
 void setSignificanceLevel(double value)
          设置置信区间参数alpha。
 
从类 com.supermap.analyst.spatialstatistics.SamplingFunctionParameter 继承的方法
dispose, getFunctionType
 
从类 java.lang.Object 继承的方法
equals, getClass, hashCode, notify, notifyAll, toString, wait, wait, wait
 

构造方法详细信息

SamplingFunctionProportionAParameter

public SamplingFunctionProportionAParameter(double dProportion,
                                            double dAbsoluteError,
                                            double dSignificanceLevel)
A函数(比例值)参数。

参数:
dProportion - 目标总体比例值。
dAbsoluteError - 绝对误差。
dSignificanceLevel - 置信区间参数alpha。
方法详细信息

getProportion

public double getProportion()
返回目标总体比例值。

返回:
目标总体比例值。

setProportion

public void setProportion(double value)
设置目标总体比例值。

参数:
value - 目标总体比例值。

getAbsoluteError

public double getAbsoluteError()
返回绝对误差。

返回:
绝对误差。

setAbsoluteError

public void setAbsoluteError(double value)
设置绝对误差。估计值减真实值。在抽样理论中,指总体估计值的方差。

参数:
value - 绝对误差。

getSignificanceLevel

public double getSignificanceLevel()
返回置信区间参数alpha。

返回:
置信区间参数alpha。

setSignificanceLevel

public void setSignificanceLevel(double value)
设置置信区间参数alpha。根据均值正态分布假设,用户希望在多大程度上相信得到的结果可信。用户得到结果的可信程度通过(1-alpha/2)%来表示。

参数:
value - 置信区间参数alpha。