Data Analysis
Análise comprehensivo de distribuição de dados com testes de normalidade, detecção de outliers e avaliações de bondade de ajuste
Chame esta ferramenta a partir do seu código em três idiomas.
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/pt/api/tools/distribution-analyzer' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"dataInput":"Enter your data values separated by commas or new lines...\n\nExamples:\n- Normal: 50, 51, 49, 52, 48, 50, 51, 49, 50, 52\n- Skewed: 45, 48, 50, 52, 55, 58, 60, 65, 70, 80\n- Bimodal: 20, 25, 30, 35, 40, 60, 65, 70, 75, 80","dataFormat":"single","significanceLevel":"0.05","includeHistogram":true,"testNormality":true,"detectOutliers":true}'Envie uma requisição POST com suas entradas em JSON. Parâmetros do tipo arquivo exigem upload prévio.
POST https://api.elysiatools.com/pt/api/tools/distribution-analyzer| Nome | Tipo | Obrigatório | Descrição |
|---|---|---|---|
| dataInput | textarea | Sim | — |
| dataFormat | select | Sim | — |
| significanceLevel | select | Sim | — |
| includeHistogram | checkbox | Não | Gerar distribuição de frequência e informações de percentil |
| testNormality | checkbox | Não | Realizar testes Anderson-Darling, Shapiro-Wilk e Jarque-Bera |
Adicione esta ferramenta ao seu servidor Model Context Protocol para que agentes de IA possam listá-la e chamá-la.
Adicione este bloco à configuração do seu cliente MCP:
{
"mcpServers": {
"elysiatools-distribution-analyzer": {
"name": "distribution-analyzer",
"description": "Análise comprehensivo de distribuição de dados com testes de normalidade, detecção de outliers e avaliações de bondade de ajuste",
"baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=distribution-analyzer",
"command": "",
"args": [],
"env": {},
"isActive": true,
"type": "sse"
}
}
}Após conectar ao endpoint SSE, liste as ferramentas expostas:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/list"
}Invoque a ferramenta pelo seu id; os argumentos são construídos a partir de seus parâmetros:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 2,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "distribution-analyzer",
"arguments": {
"dataInput": "Enter your data values separated by commas or new lines...\n\nExamples:\n- Normal: 50, 51, 49, 52, 48, 50, 51, 49, 50, 52\n- Skewed: 45, 48, 50, 52, 55, 58, 60, 65, 70, 80\n- Bimodal: 20, 25, 30, 35, 40, 60, 65, 70, 75, 80",
"dataFormat": "single",
"significanceLevel": "0.05",
"includeHistogram": true,
"testNormality": true,
"detectOutliers": true
}
}
}| detectOutliers | checkbox | Não | Identificar outliers usando múltiplos métodos (IQR, Z-score e estatísticas robustas) |
Resultado de texto
{
"result": "Processed text content",
"error": "Error message (optional)",
"message": "Notification message (optional)",
"metadata": {
"key": "value"
}
}Dúvidas ou problemas? Contate [email protected]