统计质量分析 API

API ID 13195

描述性统计 正态性 相关性 过程能力 Cp Cpk Pp Ppk 作为一个 JSON API 发送数据表和配置 获取干净的结果表返回

API 文档

端点

请求

测试一个数值列是否遵循正态分布,使用安德森-达林、夏皮罗-威尔克或科尔莫戈罗夫-斯米尔诺夫方法,返回检验统计量和p值,并给出通俗易懂的结论

Endpoint ID: 26905
POST https://www.zylalabs.com/api/13195/statistical+quality+analytics+api/26905/normality+test
输入参数

正态性检验 — 端点功能

对象 描述
data 必需 Measurement data rows as a JSON array
请求体 必需 Json

剩余免费测试请求:3 / 3。


输入参数

data
API 示例响应
JSON
{"title":"Normality Test","outputs":{"statistics":{"type":"table","title":"Statistics of Percent Fat","rows":[{"Column":"Percent Fat","N":10,"Mean":17.34,"Std Dev":0.5699902533,"Method":"AD","Statistic":0.2184933607,"P-Value":0.7773704367,"Result":"Data is normally distributed."}]},"table_interpretation":{"type":"table","title":"Interpretation of Percent Fat","rows":[{"Case":"Anderson-Darling Test","Method Description":"The Anderson-Darling test is more effective at detecting non-normality in the tails of the distribution. It is particularly good at detecting deviations from normality in the tail regions of the distribution.","Interpretation":"p-value > 0.05(significance level): Fail to reject null hypothesis -> Data appears to follow a normal distribution","Summary":"p-value = 0.78 is greater than the significance level 0.05. The data can be interpreted as normally distributed."}]}}}
正态性检验 — 代码片段

curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/13195/statistical+quality+analytics+api/26905/normality+test' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{"data":[{"Percent Fat":16.9},{"Percent Fat":18.0},{"Percent Fat":17.2},{"Percent Fat":17.9},{"Percent Fat":16.4},{"Percent Fat":17.5},{"Percent Fat":18.1},{"Percent Fat":16.8},{"Percent Fat":17.0},{"Percent Fat":17.6}],"config":{"var_column":"Percent Fat","alpha":0.05,"method_of_analysis":"AD"}}'

    
请求

计算数据表一个或多个数值列的汇总统计量,如均值、标准差、方差、四分位数和置信区间

Endpoint ID: 26906
POST https://www.zylalabs.com/api/13195/statistical+quality+analytics+api/26906/descriptive+statistics
输入参数

描述性统计 — 端点功能

对象 描述
请求体 必需 Json

剩余免费测试请求:3 / 3。


输入参数

API 示例响应
JSON
{"title":"Descriptive Statistics: value","outputs":{"descriptive_statistics_table":{"type":"table","title":"Statistics","rows":[{"variable":"value","n_total":5,"mean":10.0,"std_dev":0.158113883,"min":9.8,"median":10.0,"max":10.2}]}}}
描述性统计 — 代码片段

curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/13195/statistical+quality+analytics+api/26906/descriptive+statistics' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{"data":[{"value":9.8},{"value":10.2},{"value":9.9},{"value":10.1},{"value":10.0}],"config":{"variables":["value"],"confidence_level":0.95,"statistics_options":["n_total","mean","std_dev","min","median","max"],"graph_options":[]}}'

    
请求

计算数值列之间的皮尔逊、斯皮尔曼或肯德尔相关性,并为每对变量报告置信区间和p值

Endpoint ID: 26907
POST https://www.zylalabs.com/api/13195/statistical+quality+analytics+api/26907/correlation
输入参数

相关性 — 端点功能

对象 描述
请求体 必需 Json

剩余免费测试请求:3 / 3。


输入参数

API 示例响应
JSON
{"title":"Correlation","outputs":{"method_table":{"type":"table","title":"Method_table","rows":[{"method":"correlation_type","value":"pearson"},{"method":"number_of_rows_used","value":5}]},"pairwise_correlation_table":{"type":"table","title":"Pairwise pearson Correlation_table","rows":[{"sample_1":"x","sample_2":"y","n":5,"correlation":0.9986517556,"p_value":0.0000594154,"ci_low":0.9786605332,"ci_high":0.9999156156}]}}}
相关性 — 代码片段

curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/13195/statistical+quality+analytics+api/26907/correlation' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{"data":[{"x":1,"y":2.1},{"x":2,"y":3.9},{"x":3,"y":6.2},{"x":4,"y":7.8},{"x":5,"y":10.1}],"config":{"var_column":["x","y"],"confidence_level":0.95,"methods_of_analysis":"pearson","graph_opption":[]}}'

    
请求

计算过程能力指数 Cp Cpk Pp Ppk 和 Cpm,以及超出规格的观察和预期 PPM,从分组或单个测量数据与规格限值的比较中获得

Endpoint ID: 26908
POST https://www.zylalabs.com/api/13195/statistical+quality+analytics+api/26908/normal+capability+analysis
输入参数

正常能力分析 — 端点功能

对象 描述
请求体 必需 Json

剩余免费测试请求:3 / 3。


输入参数

API 示例响应
JSON
{"title":"Normal Capability Analysis","outputs":{"statistics_table":{"type":"table","title":"Process Data","rows":[{"Mean":74.006,"StDev (Overall)":0.0172378321,"N":15,"USL":74.05,"LSL":73.95,"Target":74.0,"Variable":"Diameter","StDev (Within)":0.0200630553}]},"capability_statistics":{"type":"table","title":"Capability Statistics","rows":[{"Cp":0.8307142857,"Cpl":0.9304,"Cpu":0.7310285714,"Cpk":0.7310285714,"Pp":0.9668655852,"Ppl":1.0828894554,"Ppu":0.850841715,"Ppk":0.850841715,"Cpm":0.7958862146}]},"capability_ppm":{"type":"table","title":"Capability PPM","rows":[{"Type":"PPM Below LSL","Observed":0.0,"Exp. Overall":579.7328456759,"Exp. Within":2625.6506421635},{"Type":"PPM Above USL","Observed":0.0,"Exp. Overall":5347.2594868867,"Exp. Within":14150.6020432928},{"Type":"PPM Total","Observed":0.0,"Exp. Overall":5926.9923325626,"Exp. Within":16776.2526854563}]}}}
正常能力分析 — 代码片段

curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/13195/statistical+quality+analytics+api/26908/normal+capability+analysis' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{"data":[{"Diameter":74.03},{"Diameter":74.0},{"Diameter":74.01},{"Diameter":74.02},{"Diameter":73.99},{"Diameter":73.98},{"Diameter":74.01},{"Diameter":74.0},{"Diameter":74.02},{"Diameter":74.03},{"Diameter":74.0},{"Diameter":73.97},{"Diameter":74.01},{"Diameter":74.02},{"Diameter":74.0}],"config":{"variable":"Diameter","subgroup_size":5,"lower_spec":73.95,"upper_spec":74.05,"target_number":74.0,"methods_of_analysis":"rbar"}}'

    

API 访问密钥和身份验证

注册后,每个开发者都会被分配一个个人 API 访问密钥,这是一个唯一的字母和数字组合,用于访问我们的 API 端点。要使用 统计质量分析 API 进行身份验证,只需在 Authorization 标头中包含您的 bearer token。

标头
标头 描述
授权 必需 应为 Bearer access_key. 订阅后,请查看上方的"您的 API 访问密钥"。

简单透明的定价

无长期承诺。随时升级、降级或取消。 免费试用包括最多 50 个请求。

(年度计费可节省 2 个月 🎉)

🚀 企业版套餐
自定义数量

  • 自定义速率限制
  • 团队与权限管理
  • SLA 保障的稳定性
  • 专业客户支持
  • 实时 API 监控
  • 企业级安全与合规
最低年度合同:10,000 美元

领先企业的信赖之选

概览

统计质量分析API通过简单的HTTP接口将工程级统计数据引入任何应用程序。发送一张测量数据表和一个小配置对象,并接收干净、结构化的JSON结果。它是为制造、质量工程、实验室和数据团队而构建的,这些团队需要可辩护的统计结果用于报告、仪表板、审核和自动化管道。

计算描述性统计(均值、标准差、四分位数、置信区间)、正态性检验(安德森-达林、沙皮罗-维尔克、科尔莫哥洛夫-史密诺夫)、相关性(皮尔逊、斯皮尔曼、肯德尔带置信区间和p值)、和过程能力(Cp、Cpk、Pp、Ppk、Cpm带PPM)。每个端点的形状相同:一个数据数组加一个配置对象,并返回带标签的JSON表。结果经过高精度的数值验证,以符合行业标准参考软件。

统计质量分析 API FAQs

每个端点返回结构化的JSON数据。例如,正态性检验端点提供了测试统计量和p值等统计信息,而描述性统计端点返回了平均值、标准差和四分位数等汇总指标

关键字段因端点而异 对于正态性检验 字段包括“统计量”和“P值” 在描述性统计中 字段包括“均值”“标准差”和“最小值” 每个端点的响应都针对其特定分析量身定制

响应数据被组织成带标签的表格。每个表格包含相关统计信息或解释的行。例如,相关性端点包含一个包含每对变量的相关值和p值的“成对相关表”

每个端点接受一个数据数组和一个配置对象。例如,正态性检验需要一个数值列和所选的检验方法(安德森-达林,沙皮罗-威尔克或科尔莫哥罗夫-斯米尔诺夫)作为参数

用户可以通过在配置对象中指定要分析的数值列和选择统计方法来自定义请求。例如,在相关性端点中,用户可以选择皮尔逊、斯皮尔曼或肯德尔方法

典型的用例包括制造业中的质量控制 审计的统计报告 和实验室中的数据分析 用户可以利用 API 来生成仪表板或自动化统计分析流程

数据准确性通过与行业标准参考软件进行数值验证来保持。这确保了API提供的统计结果在质量工程应用中是可靠和可辩护的

用户可以期待不同端点之间的数据模式一致,例如描述性统计中的汇总统计和相关性端点中的相关系数。结果被结构化以便于轻松解释和整合到报告中

一般常见问题

Zyla API Hub 就像一个大型 API 商店,您可以在一个地方找到数千个 API。我们还为所有 API 提供专门支持和实时监控。注册后,您可以选择要使用的 API。请记住,每个 API 都需要自己的订阅。但如果您订阅多个 API,您将为所有这些 API 使用相同的密钥,使事情变得更简单。
价格以 USD(美元)、EUR(欧元)、CAD(加元)、AUD(澳元)和 GBP(英镑)列出。我们接受所有主要的借记卡和信用卡。我们的支付系统使用最新的安全技术,由 Stripe 提供支持,Stripe 是世界上最可靠的支付公司之一。如果您在使用卡片付款时遇到任何问题,请通过 [email protected]

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