uncertainty op• 数据种类:table → table
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.gum_standard_uncertainty(table, halfwidth='halfwidth', distribution='distribution')(要直接调用实现,import spc; spc.gum_standard_uncertainty(table, halfwidth='halfwidth', distribution='distribution');从台账取用则 opsspc.get("gum_standard_uncertainty"))
依据分布的形状将不确定度分量换算为标准不确定度(`table`)。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
校正証明書や規格が与えるのは「半幅 a」「95 % で ±U」のような形であって標準偏差
ではない。伝播則が食えるのは標準不確かさだけなので、ここで揃える:
矩形(一様) u = a / sqrt(3) 三角 u = a / sqrt(6)
U 字(逆正弦) u = a / sqrt(2) normal_95 u = a / 1.959964
★どれも分布の分散の定義から出る厳密な値で、モンテカルロで標本標準偏差を
取れば同じ数に収束する(`gum_monte_carlo` が独立に確かめる)。
★★既定の分布を置かない。一番よく使うからといって矩形を既定にすると、
形を書き忘れた成分が黙って a/sqrt(3) になる —— 三角のつもりなら 1.41 倍、
95 % 区間のつもりなら 1.13 倍ずれた不確かさが、例外を出さずに下流へ流れる。
• 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。
• poc_measurement_system_analysis — py -3.11 examples/poc_measurement_system_analysis.py
table 作为输入)msa_anova_table · msa_gauge_rr · msa_bias_linearity · msa_attribute_agreement · gum_propagate · gum_expanded · gum_monte_carlo · gum_validate
uncertainty)gum_propagate · gum_expanded · gum_monte_carlo · gum_validate
*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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