msa op• 資料種類:table → table
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.msa_anova_table(table, part='part', operator='operator', value='value')(要直接呼叫實作,import spc; spc.msa_anova_table(table, part='part', operator='operator', value='value');從台帳取用則 opsspc.get("msa_anova_table"))
交叉雙因子設計(零件 x 量測者 x 重複)的變異數分析表(`table`)。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
*table* は列 *part* / *operator* / *value* を持つ表。設計は釣り合っている
こと(升目ごとの繰り返し数が同じ)——釣り合っていなければ拒む。
返りは source / ss / df / ms / f / p の 6 列。`f と p` は測定者と交互作用を
交互作用平均平方で、交互作用を誤差平均平方で検定した値(規格の慣行)。
★門にできる厳密な恒等式: `ss_total == ss_part + ss_oper + ss_inter + ss_err`。
これは代数的な分解なので、分散成分をどう出そうと必ず成り立つ —— 片方が壊れれば
一致しない。自由度も `df_total == 和` で閉じる。
• 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。
• poc_measurement_system_analysis — py -3.11 examples/poc_measurement_system_analysis.py
table 作為輸入)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 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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