com.supermap.analyst.spatialstatistics
类 SamplingFunctionProportionBParameter

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

public class SamplingFunctionProportionBParameter
extends SamplingFunctionParameter

简单随机、系统、空间随机抽样模型计算样本量的B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
SamplingFunctionProportionBParameter(double dProportion, double dRelativeError, double dSignificanceLevel)
          B函数(比例值)参数。
 
方法摘要
 double getProportion()
          返回目标总体比例值。
 double getRelativeError()
          返回相对误差。
 double getSignificanceLevel()
          返回置信区间参数alpha。
 void setProportion(double value)
          设置目标总体比例值。
 void setRelativeError(double value)
          设置相对误差。
 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

SamplingFunctionProportionBParameter

public SamplingFunctionProportionBParameter(double dProportion,
                                            double dRelativeError,
                                            double dSignificanceLevel)
B函数(比例值)参数。

参数:
dProportion - 目标总体比例值。
dRelativeError - 相对误差。
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。

getRelativeError

public double getRelativeError()
返回相对误差。

返回:
相对误差。

setRelativeError

public void setRelativeError(double value)
设置相对误差。抽样均值减去实际目标对象值除以目标对象值。

参数:
value - 相对误差。

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。