gum_expanded — SPC uncertainty op

• 데이터 종류: table → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.gum_expanded(table, u='u', sensitivity='sensitivity', dof='dof', level=0.95, correlation=None, estimate=None, lower_bound=None, upper_bound=None)(구현을 직접 호출하려면 import spc; spc.gum_expanded(table, u='u', sensitivity='sensitivity', dof='dof', level=0.95, correlation=None, estimate=None, lower_bound=None, upper_bound=None), 원장에서 가져오려면 opsspc.get("gum_expanded"))

사용법

Welch-Satterthwaite 유효자유도와 포함인자 k, 확장불확도 U (`table`).

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

nu_eff = u_c^4 / sum_i (c_i u_i)^4 / nu_i U = k u_c, k = t_{p}(nu_eff)

★門にできる厳密な性質が 3 つある:

• 成分が 1 つだけなら `nu_eff == nu`(厳密)。

• `nu_eff >= min_i nu_i` が常に成り立つ。証明は

`sum u_i^4/nu_i <= (1/nu_min) sum u_i^4 <= (1/nu_min)(sum u_i^2)^2`。

有効自由度が最小の成分より小さくなったら計算が壊れている。

• すべての自由度が無限大なら `k` は正規分布の分位点へ収束する

(95 % で 1.959964)。

無限自由度(既知の定数など)は `numpy.inf` を入れる。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_measurement_system_analysis — py -3.11 examples/poc_measurement_system_analysis.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(uncertainty)

gum_standard_uncertainty · gum_propagate · gum_monte_carlo · gum_validate


*Provenance: spc.py — SPC 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.