Margin of error for a sample size
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API de Tamaño de Muestra
Planificación del tamaño de muestra para encuestas y sondeos como una API, calculada local y determinísticamente. El endpoint de proporción calcula el número de encuestados necesarios para estimar una proporción dentro de un margen de error objetivo con un nivel de confianza elegido, n = z²·p(1−p)/E², por defecto usando el peor caso p = 0.5 que maximiza el tamaño requerido, con una corrección opcional para población finita n/(1 + (n−1)/N) para una población conocida — el clásico margen del ±5 % con confianza del 95 % necesita 385 respuestas, ±3 % necesita 1 068, y limitar la población a 1 000 reduce el requisito del ±5 % a 278. El endpoint de media dimensiona una muestra para estimar una media dentro de un margen de error a partir de la desviación estándar, n = (z·σ/E)². El endpoint de margen invierte la relación, devolviendo el margen de error que realmente logra un tamaño de muestra dado. El valor crítico z se calcula a partir del nivel de confianza con una inversa normal de alta precisión, por lo que cualquier confianza funciona, no solo los clásicos 90/95/99 %. Los márgenes, proporciones y confianzas son decimales (0.05, 0.5, 0.95). Todo se calcula local y determinísticamente, por lo que es instantáneo y privado. Ideal para desarrolladores de aplicaciones de investigación de mercado, sondeos, investigación UX, plataformas de encuestas, análisis de productos y educación en estadística, herramientas de planificación de estudios y tamaño de muestra, y software de investigación. Cálculo local puro — sin clave, sin servicio de terceros, instantáneo. En vivo, nada se almacena. 3 endpoints. Esta es la planificación del tamaño de muestra con la aproximación normal; para significancia en pruebas A/B use una API de pruebas A/B y para estadísticas descriptivas use una API de estadísticas.
salud API
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Relacionado APIs
Otros APIs con etiquetas superpuestas.
API de Inferencia Estadística
Matemáticas de estadística inferencial como una API, calculadas local y determinísticamente. El endpoint samplesize calcula cuántos encuestados necesita una encuesta o experimento para una proporción, n = Z²·p(1−p)/E², a partir de un nivel de confianza y un margen de error (usando p = 0.5 para el tamaño más conservador), con una corrección por población finita cuando se conoce la población. El endpoint confidence construye un intervalo de confianza para una media (estimación ± Z·σ/√n) o una proporción (p ± Z·√(p(1−p)/n)), devolviendo el error estándar, el margen de error y los límites inferior y superior. El endpoint ztest ejecuta una prueba z de una muestra, z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n), y devuelve el puntaje z, el valor p de una o dos colas y si el resultado es significativo al alfa elegido. Los puntajes z provienen de una inversa normal exacta y los valores p de la CDF normal. Todo se calcula local y determinísticamente, por lo que es instantáneo y privado. Ideal para desarrolladores de aplicaciones de pruebas A/B, encuestas, investigación y análisis, paneles de experimentos y herramientas de ciencia de datos, y educación. Cálculo puramente local: sin clave, sin servicio de terceros, instantáneo. En vivo, no se almacena nada. 3 endpoints. Esto es estadística inferencial; para estadística descriptiva use una API de estadísticas y para distribuciones de probabilidad use una API de probabilidad.
api.oanor.com/inference-api
Programming Languages API
The language definitions GitHub uses to recognise code (the open-source Linguist data) as an API — a clean reference for syntax highlighting, file-type detection, repository dashboards and developer tooling. For each of 800+ languages the API returns its type (programming, markup, data or prose), its brand colour (the hex GitHub paints it), the file extensions associated with it, common aliases, the GitHub language id and the editor (ace) mode. Look a language up by name or alias (golang resolves to Go), reverse-look-up which language(s) own a file extension (.py → Python; .h → C, C++, Objective-C), list the languages of a type, search, or list them all. Distinct from languages-api (ISO 639 human languages) — this is the programming-language reference. Served from memory — always fast.
api.oanor.com/proglang-api
API de Tipos MIME
La base de datos canónica de MIME / tipos de medios (el mime-db de jshttp utilizado por Express y la mayor parte del ecosistema Node: IANA + Apache + nginx), servida desde la memoria — sin key. Resuelve un tipo de medio a sus extensiones de archivo, charset y compresibilidad; busca inversamente el/los tipo(s) de medio para una extensión de archivo (ej. png → image/png); y busca o lista tipos por fuente. Más de 2,600 tipos de medios, más de 1,000 con extensiones de archivo. JSON ligero y predecible. Ideal para validación de subidas, resolución de Content-Type, detección de tipo de archivo, manejadores de descarga y herramientas de desarrollo.
api.oanor.com/mimetypes-api
API de MusicBrainz
La base de datos abierta de metadatos musicales como API: artistas, grupos de lanzamiento (álbumes), lanzamientos, grabaciones y sellos, identificados por IDs estables de MusicBrainz (MBIDs), devueltos como JSON limpio. Busque cualquier entidad por nombre o consulta Lucene; consulte un artista con sus enlaces externos y etiquetas, un álbum, un lanzamiento con su lista de pistas completa, una grabación con sus ISRCs, o un sello; y explore la discografía completa de un artista. Datos en vivo con MBIDs, desambiguaciones, tipos, países, períodos de vida, ISRCs, códigos de barras, números de catálogo y relaciones: los identificadores canónicos que vinculan y deduplican datos musicales entre servicios. Ideal para enriquecimiento y coincidencia de metadatos, catálogos musicales, herramientas de etiquetado y bibliotecas, e investigación. 11 endpoints de datos. Autenticado con una x-oanor-key; límites de uso justo por plan.
api.oanor.com/musicbrainz-api
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curl https://api.oanor.com/samplesize-api/SOME_PATH \
-H "x-oanor-key: oanor_test_..."
const res = await fetch("https://api.oanor.com/samplesize-api/SOME_PATH", {
headers: { "x-oanor-key": "oanor_test_..." }
});
const data = await res.json();
$ch = curl_init("https://api.oanor.com/samplesize-api/SOME_PATH");
curl_setopt($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/samplesize-api/SOME_PATH",
headers={"x-oanor-key": "oanor_test_..."},
)
print(r.json())
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