msa_bias_linearity — SPC msa op

• 数据种类:table → table

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.msa_bias_linearity(table, reference='reference', measured='measured')(要直接调用实现,import spc; spc.msa_bias_linearity(table, reference='reference', measured='measured');从台账取用则 opsspc.get("msa_bias_linearity"))

用法

相对于参考值的偏倚,以及该偏倚随参考值的变化(线性)(`table`)。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

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。

参考(示例数据・文献)

• 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。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• poc_measurement_system_analysis — py -3.11 examples/poc_measurement_system_analysis.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 table 作为输入)

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

同类别(msa)

msa_anova_table · msa_gauge_rr · 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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