com.supermap.analyst.spatialstatistics

类 SamplingFunctionScaleFParameter

java.lang.Object

com.supermap.data.InternalHandle

com.supermap.data.InternalHandleDisposable

com.supermap.analyst.spatialstatistics.SamplingFunctionParameter

com.supermap.analyst.spatialstatistics.SamplingFunctionScaleFParameter

所有已实现的接口:

IDisposable

public class SamplingFunctionScaleFParameter
extends SamplingFunctionParameter

简单随机、系统、空间随机抽样模型计算样本量的F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
SamplingFunctionScaleFParameter(double dCoefficientOfVariation, double dRelativeError, Double dSignificanceLevel, int nInitialIteratedSize) F函数（刻度值）参数。

方法概要

限定符和类型	方法和说明
double	getCoefficientOfVariation() 返回变异系数。
int	getInitialIteratedSize() 返回初始迭代样本量。
double	getRelativeError() 返回相对误差。
double	getSignificanceLevel() 返回置信区间参数alpha。
void	setCoefficientOfVariation(double value) 设置变异系数。
void	setInitialIteratedSize(int value) 设置初始迭代样本量。
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

SamplingFunctionScaleFParameter

public SamplingFunctionScaleFParameter(double dCoefficientOfVariation,
                                       double dRelativeError,
                                       Double dSignificanceLevel,
                                       int nInitialIteratedSize)

F函数（刻度值）参数。

参数:

dCoefficientOfVariation - 变异系数。

dRelativeError - 相对误差。

dSignificanceLevel - 置信区间参数alpha。

nInitialIteratedSize - 初始迭代样本量。

方法详细资料

getCoefficientOfVariation

public double getCoefficientOfVariation()

返回变异系数。

返回:

变异系数。

setCoefficientOfVariation

public void setCoefficientOfVariation(double value)

设置变异系数。标准差与均值的比值称为变异系数，记为C.V。变异系数可以消除单位和（或）平均数不同对两个或多个资料变异程度比较的影响。

参数:

value - 变异系数。

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。

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。