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API d'inférence statistique

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Mathématiques de statistiques inférentielles sous forme d'API, calculées localement et de manière déterministe. Le point de terminaison samplesize calcule le nombre de répondants nécessaires pour une enquête ou une expérience pour une proportion, n = Z²·p(1−p)/E², à partir d'un niveau de confiance et d'une marge d'erreur (en utilisant p = 0,5 pour la taille la plus conservative), avec une correction de population finie lorsque la population est connue. Le point de terminaison confidence construit un intervalle de confiance pour une moyenne (estimation ± Z·σ/√n) ou une proportion (p ± Z·√(p(1−p)/n)), renvoyant l'erreur standard, la marge d'erreur et les bornes inférieure et supérieure. Le point de terminaison ztest exécute un test z univarié, z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n), et renvoie le score z, la valeur p unilatérale ou bilatérale et si le résultat est significatif au niveau alpha choisi. Les scores z proviennent d'une inverse-normale exacte et les valeurs p de la fonction de répartition normale. Tout est calculé localement et de manière déterministe, donc c'est instantané et privé. Idéal pour les tests A/B, les enquêtes, les développeurs d'applications de recherche et d'analyse, les tableaux de bord d'expériences et les outils de science des données, et l'éducation. Calcul local pur — pas de clé, pas de service tiers, instantané. En direct, rien n'est stocké. 3 points de terminaison. Ce sont des statistiques inférentielles ; pour les statistiques descriptives, utilisez une API de statistiques et pour les distributions de probabilité, utilisez une API de probabilités.

#inference #sample-size #confidence-interval #z-test #statistics #developer-tools
api.oanor.com/inference-api
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Spécification lisible par machine afin que les agents IA puissent intégrer cette API.

/api/inference-api/openapi.json
/api/inference-api/llms.txt

Découverte: GET /api/index.json répertorie tous les API.

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API de Taille d'Échantillon

Planification de la taille d'échantillon pour enquêtes et sondages en tant qu'API, calculée localement et de manière déterministe. Le point de terminaison proportion calcule le nombre de répondants nécessaires pour estimer une proportion avec une marge d'erreur cible à un niveau de confiance choisi, n = z²·p(1−p)/E², avec par défaut le pire cas p = 0,5 qui maximise la taille requise, avec une correction optionnelle pour population finie n/(1 + (n−1)/N) pour une population connue — la marge classique de ±5 % à un niveau de confiance de 95 % nécessite 385 réponses, ±3 % nécessite 1 068, et limiter la population à 1 000 réduit l'exigence de ±5 % à 278. Le point de terminaison moyenne dimensionne un échantillon pour estimer une moyenne avec une marge d'erreur à partir de l'écart type, n = (z·σ/E)². Le point de terminaison marge inverse la relation, renvoyant la marge d'erreur qu'une taille d'échantillon donnée atteint réellement. La valeur critique z est calculée à partir du niveau de confiance avec une inverse-normale de haute précision, de sorte que n'importe quel niveau de confiance fonctionne, pas seulement les 90/95/99 % des manuels. Les marges, proportions et niveaux de confiance sont des nombres décimaux (0,05, 0,5, 0,95). Tout est calculé localement et de manière déterministe, donc c'est instantané et privé. Idéal pour les développeurs d'applications d'études de marché, de sondages, de recherche UX, de plateformes d'enquêtes, d'analytique produit et d'enseignement des statistiques, les outils de planification d'études et de taille d'échantillon, et les logiciels de recherche. Calcul local pur — pas de clé, pas de service tiers, instantané. En direct, rien n'est stocké. 3 points de terminaison. Il s'agit de planification de taille d'échantillon avec l'approximation normale ; pour la signification des tests A/B, utilisez une API de test A/B et pour les statistiques descriptives, une API de statistiques.

api.oanor.com/samplesize-api

Calculateur de statistiques API

Mathématiques de statistiques descriptives en tant qu'API, calculées localement et de manière déterministe. Le point de terminaison descriptif résume une liste de nombres — le nombre, la somme, la moyenne, la médiane, le mode, le minimum, le maximum et l'étendue, la variance et l'écart type de la population et de l'échantillon, et les quartiles Q1/Q2/Q3 avec l'intervalle interquartile selon la méthode de Tukey. Le point de terminaison de corrélation calcule le coefficient de corrélation de Pearson r entre deux séries de longueur égale — de −1 (inverse parfait) à 0 (aucun) à +1 (direct parfait) — ainsi que R² et la covariance. Le point de terminaison de régression ajuste une droite des moindres carrés y = a + b·x, renvoyant la pente, l'ordonnée à l'origine et R², l'équation, et une prédiction optionnelle pour un x donné. Les données sont acceptées sous forme de tableau JSON ou de liste séparée par des virgules. Tout est calculé localement et de manière déterministe, donc c'est instantané et privé. Idéal pour les développeurs d'applications d'analyse de données, de tableaux de bord, de recherche et d'éducation, les outils de reporting et de BI, et les remplacements de feuilles de calcul. Calcul local pur — pas de clé, pas de service tiers, instantané. En direct, rien n'est stocké. 3 points de terminaison. Ce sont des statistiques descriptives ; pour les distributions de probabilité et la combinatoire, utilisez une API de probabilité.

api.oanor.com/statistics-api

API de probabilité

Distributions de probabilité et combinatoire sous forme d'API. Le point d'accès binomial donne la probabilité d'exactement k succès dans n essais (PMF), la probabilité cumulée jusqu'à k (CDF), ainsi que la moyenne, la variance et l'écart type. Le point d'accès poisson fait de même pour la distribution de Poisson à partir d'un taux λ. Le point d'accès normal calcule le z-score, la densité de probabilité, la probabilité cumulée (CDF) et le percentile pour une valeur sous une distribution normale avec une moyenne et un écart type quelconques — et fonctionne en sens inverse, transformant une probabilité en valeur (le quantile / CDF inverse) et son z-score. Le point d'accès combinatoire calcule les combinaisons (nCr), les permutations (nPr) et les factorielles avec une arithmétique exacte sur grands entiers. Tout est calculé localement et de manière déterministe, donc c'est instantané et privé. Idéal pour la science des données et les statistiques, le contrôle qualité et la planification de tests A/B, les probabilités de jeux et de paris, la modélisation des risques et l'enseignement des statistiques. Calcul local pur — pas de clé, pas de service tiers, instantané. En direct, rien n'est stocké. 5 points d'accès. Il s'agit de la théorie des probabilités ; pour les statistiques descriptives sur un ensemble de données, utilisez une API de statistiques et pour l'évaluation d'expressions générales, utilisez une API mathématique.

api.oanor.com/probability-api

API Statistiques

Exécutez des statistiques sur une liste de nombres sans tableur ni package statistique. Le point de terminaison describe renvoie un résumé complet d'un ensemble de données — nombre, somme, min, max, étendue, moyenne, médiane, mode, premier et troisième quartiles et écart interquartile, variance et écart type de la population et de l'échantillon, coefficient de variation, moyennes géométrique et harmonique, asymétrie et aplatissement. Obtenez n'importe quel percentile d'un ensemble de données, le coefficient de corrélation de Pearson (et r²) entre deux séries de longueur égale, et une régression linéaire simple (pente, ordonnée à l'origine, r² et l'équation de la droite). L'entrée est un tableau brut de nombres (JSON ou une liste séparée par des virgules) — pas de CSV, pas d'en-têtes. Parfait pour les analyses, les résumés de tests A/B, les données de capteurs et de métriques, les tableaux de bord et les analyses exploratoires rapides. Calcul local pur — pas de clé, pas de service tiers, instantané. En direct, rien n'est stocké. 5 points de terminaison. Distinct du moteur d'expression mathjs et des résumés par colonne CSV.

api.oanor.com/stats-api

Questions fréquentes

Réponses rapides sur les tarifs, quotas et l'intégration.

Comment obtenir une clé API pour API d'inférence statistique ?
Inscris-toi gratuitement sur oanor.com, génère une clé API depuis le tableau de bord développeur et appelle API d'inférence statistique avec l'en-tête x-oanor-key. Aucune carte bancaire requise pour le forfait gratuit.
Quelle est la limite de débit de API d'inférence statistique ?
Le forfait gratuit permet 1 requête par seconde. Les forfaits payants montent jusqu'à 50 requêtes par seconde sur le palier Mega. Les limites strictes renvoient HTTP 429 au-delà du quota — sans frais surprises.
Combien coûte API d'inférence statistique ?
API d'inférence statistique dispose d'un forfait gratuit avec 100 appels / mois. Les forfaits payants commencent à €5.00 / mois avec des quotas plus élevés et des limites de débit plus rapides.
Puis-je résilier mon abonnement à tout moment ?
Oui. Les abonnements sont facturés mensuellement et tu peux résilier à tout moment depuis le tableau de bord de facturation. Aucun engagement à long terme ni frais de résiliation.
API d'inférence statistique est-il conforme au RGPD ?
Toutes les requêtes vers API d'inférence statistique transitent par notre passerelle européenne. Ta clé API upstream ne quitte jamais notre serveur et aucune donnée personnelle n'est partagée avec le fournisseur upstream au-delà de la requête envoyée.

Choisissez un point de terminaison dans la liste de gauche pour voir ses détails et essayez-le.

Extraits de code

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curl https://api.oanor.com/inference-api/SOME_PATH \
  -H "x-oanor-key: oanor_test_..."
const res = await fetch("https://api.oanor.com/inference-api/SOME_PATH", {
  headers: { "x-oanor-key": "oanor_test_..." }
});
const data = await res.json();
$ch = curl_init("https://api.oanor.com/inference-api/SOME_PATH");
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, ["x-oanor-key: oanor_test_..."]);
$response = curl_exec($ch);
import requests
r = requests.get(
    "https://api.oanor.com/inference-api/SOME_PATH",
    headers={"x-oanor-key": "oanor_test_..."},
)
print(r.json())

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