msa_anova_table — SPC msa op

• 数据种类:table → table

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.msa_anova_table(table, part='part', operator='operator', value='value')(要直接调用实现,import spc; spc.msa_anova_table(table, part='part', operator='operator', value='value');从台账取用则 opsspc.get("msa_anova_table"))

• GPU:无(仅 CPU 参考实现)

用法

交叉双因子设计(零件 x 测量者 x 重复)的方差分析表(table)。

*表*是一个包含列*部分*/*运算符*/*值*的表。设计平衡 （每个方格的重复次数相同） - 如果不平衡，则会被拒绝。

返回 source / ss / df / ms / f / p 的 6 列以及 n_parts / n_operators / n_replicates。f 和 p 是用交互作用均方检验部件和测量者、用误差均方检验交互作用得到的值（标准惯例）。

★可用作门的精确恒等式：ss_total == ss_part + ss_oper + ss_inter + ss_err。由于这是一种代数分解，因此无论您如何导出方差分量，它总是成立 - 如果其中一个被破坏，那么不匹配。自由度也由“df_total == sum”封闭。

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• poc_measurement_system_analysis — py -3.11 examples/poc_measurement_system_analysis.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 table 作为输入)

msa_gauge_rr · msa_bias_linearity · msa_attribute_agreement · gum_standard_uncertainty · gum_propagate · gum_expanded · gum_monte_carlo · gum_validate

同类别(msa)

msa_gauge_rr · msa_bias_linearity · msa_attribute_agreement

*Provenance: spc.py — SPC 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

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