variation op• Data kinds: कोई नहीं → table (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.varmodel_band_k(n=20, far=0.001, spread='std', df_prior=None) (implementation को सीधे call करना हो तो import varmodel; varmodel.varmodel_band_k(n=20, far=0.001, spread='std', df_prior=None), registry से लेना हो तो opsspc.get("varmodel_band_k"))
घोषित दो-तरफ़ा per-pixel false-alarm दर के लिए tolerance band की आधी चौड़ाई k (spread की इकाई में, table)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
A new good pixel x is flagged when |x - center| > k * spread. Under per-pixel independent normal good samples:
• std: (x - mean)/(s * sqrt(1+1/n)) ~ t_{n-1} so k = t_{n-1}^-1(1 - far/2) * sqrt(1+1/n).
• pooled: one variance pooled over many pixels (degrees of freedom df_prior; None = infinite) → normal quantile.
• moderated: empirical-Bayes shrunk variance with df_prior = d0 prior degrees of freedom (Smyth 2004) → t_{n-1+d0}.
• mad: median / MAD centre and spread → no closed form, but the ratio is a pivot, so k is a Monte-Carlo quantile that depends on (n, far) only (fixed seed; mc_far_rel_se is the relative standard error of the achieved rate). Needs n >= 5 and far >= 1e-3.
The threshold comes from the distribution, never from test defects. Returns k, df (0 for mad: no t quantile is involved), far, n, spread, source, mc_far_rel_se.
Raises ValueError for n < 2 (mad: n < 5), far outside [1e-9, 0.5), an unknown spread or a non-positive df_prior.
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• (अभी कुछ नहीं)
table को input के रूप में लेते हैं)msa_anova_table · msa_gauge_rr · msa_bias_linearity · msa_attribute_agreement · gum_standard_uncertainty · gum_propagate · gum_expanded · gum_monte_carlo
variation)varmodel_alignment · varmodel_fit · varmodel_calibrate · varmodel_score
*Provenance: varmodel.py — SPC operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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