com.supermap.analyst.spatialstatistics

类 SamplingFunctionScaleDParameter

java.lang.Object

com.supermap.data.InternalHandle

com.supermap.data.InternalHandleDisposable

com.supermap.analyst.spatialstatistics.SamplingFunctionParameter

com.supermap.analyst.spatialstatistics.SamplingFunctionScaleDParameter

所有已实现的接口:

IDisposable

public class SamplingFunctionScaleDParameter
extends SamplingFunctionParameter

简单随机、系统、空间随机抽样模型计算样本量的D函数（刻度值）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）。

构造器概要

构造器

构造器和说明
SamplingFunctionScaleDParameter(double dPopulationVariance, double dAbsoluteError, Double dSignificanceLevel, int nInitialIteratedSize) D函数（刻度值）参数。

方法概要

限定符和类型	方法和说明
double	getAbsoluteError() 返回绝对误差。
int	getInitialIteratedSize() 返回初始迭代样本量。
double	getPopulationVariance() 返回总体方差。
double	getSignificanceLevel() 返回置信区间参数alpha。
void	setAbsoluteError(double value) 设置绝对误差。
void	setInitialIteratedSize(int value) 设置初始迭代样本量。
void	setPopulationVariance(double value) 设置总体方差。
void	setSignificanceLevel(double value) 设置置信区间参数alpha。

从类继承的方法 com.supermap.analyst.spatialstatistics.SamplingFunctionParameter

dispose, getFunctionType

从类继承的方法 com.supermap.data.InternalHandleDisposable

makeSureNativeObjectLive

从类继承的方法 java.lang.Object

equals, getClass, hashCode, notify, notifyAll, toString, wait, wait, wait

构造器详细资料

SamplingFunctionScaleDParameter

public SamplingFunctionScaleDParameter(double dPopulationVariance,
                                       double dAbsoluteError,
                                       Double dSignificanceLevel,
                                       int nInitialIteratedSize)

D函数（刻度值）参数。

参数:

dPopulationVariance - 总体方差。

dAbsoluteError - 绝对误差。

dSignificanceLevel - 置信区间参数alpha。

nInitialIteratedSize - 初始迭代样本量。

方法详细资料

getPopulationVariance

public double getPopulationVariance()

返回总体方差。

返回:

总体方差。

setPopulationVariance

public void setPopulationVariance(double value)

设置总体方差。抽样空间中真实的方差（每个可能样本得到的测量值计算得到的方差），一般来源于上一次调查或者相关的历史资料，无法精确获得。

参数:

value - 总体方差。

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。

getInitialIteratedSize

public int getInitialIteratedSize()

返回初始迭代样本量。

返回:

初始迭代样本量。

setInitialIteratedSize

public void setInitialIteratedSize(int value)

设置初始迭代样本量。在计算抽样样本量的时候，需要利用t分布，t分布值计算需要2个参数：样本量和alpha。而在计算中t分布会用很多次，样本量通过迭代计算，最后收敛而得到，初始迭代样本量就是第一次用于计算t值的样本大小。

参数:

value - 初始迭代样本量。