gum_expanded — SPC uncertainty op

• 資料種類:table → table

• 呼叫: 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)(要直接呼叫實作,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);從台帳取用則 opsspc.get("gum_expanded"))

用法

Welch-Satterthwaite 有效自由度、包含因子 k 與擴展不確定度 U(`table`)。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

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。

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_measurement_system_analysis — py -3.11 examples/poc_measurement_system_analysis.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 table 作為輸入)

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

同類別(uncertainty)

gum_standard_uncertainty · gum_propagate · gum_monte_carlo · gum_validate


*Provenance: spc.py — SPC 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

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