Data Analysis
Комплексный анализ распределения данных с тестами на нормальность, обнаружением выбросов и оценками качества подгонки
Вызовите этот инструмент из своего кода на трёх языках.
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/ru/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}'Отправьте POST-запрос с входными данными в JSON. Параметры типа «файл» требуют предварительной загрузки.
POST https://api.elysiatools.com/ru/api/tools/distribution-analyzer| Имя | Тип | Обязательный | Описание |
|---|---|---|---|
| dataInput | textarea | Да | — |
| dataFormat | select | Да | — |
| significanceLevel | select | Да | — |
| includeHistogram | checkbox | Нет | Генерировать распределение частот и информацию о процентилях |
| testNormality | checkbox | Нет | Выполнить тесты Anderson-Darling, Shapiro-Wilk и Jarque-Bera |
Добавьте этот инструмент на свой сервер Model Context Protocol, чтобы ИИ-агенты могли перечислять и вызывать его.
Добавьте этот блок в конфигурацию вашего MCP-клиента:
{
"mcpServers": {
"elysiatools-distribution-analyzer": {
"name": "distribution-analyzer",
"description": "Комплексный анализ распределения данных с тестами на нормальность, обнаружением выбросов и оценками качества подгонки",
"baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=distribution-analyzer",
"command": "",
"args": [],
"env": {},
"isActive": true,
"type": "sse"
}
}
}После подключения к SSE-endpoint выведите список доступных инструментов:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/list"
}Вызовите инструмент по его id; аргументы формируются из его параметров:
{
"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 | Нет | Идентифицировать выбросы используя несколько методов (IQR, Z-score и робастная статистика) |
Текстовый результат
{
"result": "Processed text content",
"error": "Error message (optional)",
"message": "Notification message (optional)",
"metadata": {
"key": "value"
}
}Вопросы или проблемы? Свяжитесь с [email protected]