msa op• 資料種類:table → table
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.msa_bias_linearity(table, reference='reference', measured='measured')(要直接呼叫實作,import spc; spc.msa_bias_linearity(table, reference='reference', measured='measured');從台帳取用則 opsspc.get("msa_bias_linearity"))
相對於參考值的偏倚,以及該偏倚隨參考值的變化(線性)(`table`)。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
偏り `bias = measured - reference` を基準値に回帰する
(`bias = intercept + slope * reference`)。傾きが 0 でなければ、測定系は
測定範囲の場所によって違う量だけずれている = 直線性の問題。
返りは基準値ごとの平均偏り(`ref / bias_mean / n`)と、回帰の
`intercept / slope` / それぞれの標準誤差・t 値・p 値、全体平均偏り。
★門にできる厳密な性質: 雑音の無い `bias = a + b*ref` を渡すと最小二乗は
a と b を厳密に返す(残差 0)。そのとき標準誤差は 0 なので t は `inf` /
p は 0 —— これは欠陥ではなく完全適合の正しい報告なので、そのまま返す。
• 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_anova_table · msa_gauge_rr · msa_attribute_agreement · gum_standard_uncertainty · gum_propagate · gum_expanded · gum_monte_carlo · gum_validate
msa)msa_anova_table · msa_gauge_rr · 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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