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"))
交叉双因子设计(零件 x 测量者 x 重复)的方差分析表(`table`)。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
*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。
• 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_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 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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