msa op• Data kinds: table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.msa_anova_table(table, part='part', operator='operator', value='value') (implementation को सीधे call करना हो तो import spc; spc.msa_anova_table(table, part='part', operator='operator', value='value'), registry से लेना हो तो opsspc.get("msa_anova_table"))
• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)
crossed 2-factor design (part x operator x repetition) की analysis of variance table (table)।
*टेबल* *पार्ट* / *ऑपरेटर* / *वैल्यू* कॉलम वाली एक टेबल है। डिज़ाइन संतुलित है (प्रत्येक वर्ग के लिए दोहराव की संख्या समान है) - यदि यह संतुलित नहीं है, तो इसे अस्वीकार कर दिया जाएगा।
return में source / ss / df / ms / f / p के 6 columns और n_parts / n_operators / n_replicates हैं। f और p part और operator को interaction mean square से, और interaction को error mean square से परखे गए मान हैं (मानक की प्रथा)।
★सटीक पहचान जिसका उपयोग गेट के रूप में किया जा सकता है: ss_total == ss_part + ss_oper + ss_inter + ss_err। चूँकि यह एक बीजगणितीय अपघटन है, यह हमेशा सत्य होता है चाहे आप विचरण घटकों को कैसे प्राप्त करें - यदि उनमें से एक टूटा हुआ है, तो मेल नहीं खाता. स्वतंत्रता की कोटियाँ भी df_total == sum से बंद होती हैं।
• 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।
• poc_measurement_system_analysis — py -3.11 examples/poc_measurement_system_analysis.py
table को input के रूप में लेते हैं)msa_gauge_rr · msa_bias_linearity · msa_attribute_agreement · gum_standard_uncertainty · gum_propagate · gum_expanded · gum_monte_carlo · gum_validate
msa)msa_gauge_rr · msa_bias_linearity · msa_attribute_agreement
*Provenance: spc.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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