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measurement-error-analysis

Analyze measurement errors, uncertainties, and statistical variations in experimental data for quality control.

Informações da origem

Repositório
InternScience/DrClaw
Última atividade na origem
13 de março de 2026 às 15:08
Idioma detectado do SKILL.md
inglês
Estrelas
172
Forks
10

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SKILL.md
Instruções da origem · Visualização somente leitura
name
measurement-error-analysis
description
Analyze measurement errors, uncertainties, and statistical variations in experimental data for quality control.
license
MIT license
metadata
{"skill-author":"PJLab"}
i18n
{"zh":{"description":"分析测量误差与不确定性。"}}
# Measurement Error Analysis ## Usage ```python import asyncio import json from mcp.client.streamable_http import streamablehttp_client from mcp import ClientSession import numpy as np class AnalysisClient: def __init__(self, server_url: str, api_key: str): self.server_url = server_url self.api_key = api_key self.session = None async def connect(self): try: self.transport = streamablehttp_client(url=self.server_url, headers={"SCP-HUB-API-KEY": self.api_key}) self.read, self.write, self.get_session_id = await self.transport.__aenter__() self.session_ctx = ClientSession(self.read, self.write) self.session = await self.session_ctx.__aenter__() await self.session.initialize() return True except: return False async def disconnect(self): if self.session: await self.session_ctx.__aexit__(None, None, None) if hasattr(self, 'transport'): await self.transport.__aexit__(None, None, None) def parse_result(self, result): try: if hasattr(result, 'content') and result.content: return json.loads(result.content[0].text) return str(result) except: return {"error": "parse error"} ## Initialize and use client = AnalysisClient("https://scp.intern-ai.org.cn/api/v1/mcp/26/Data_processing_and_statistical_analysis", "<your-api-key>") await client.connect() # Analyze measurement errors measurements = [10.2, 10.5, 10.1, 10.4, 10.3] mean = np.mean(measurements) std_dev = np.std(measurements, ddof=1) std_error = std_dev / np.sqrt(len(measurements)) print(f"Mean: {mean:.2f}") print(f"Standard deviation: {std_dev:.3f}") print(f"Standard error: {std_error:.3f}") print(f"Result: {mean:.2f} ± {std_error:.3f}") await client.disconnect() ``` ### Use Cases - Experimental physics, quality control, calibration, uncertainty quantification
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