gum_expanded — SPC uncertainty op

• 資料種類:table → table

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.gum_expanded(table, u='u', sensitivity='sensitivity', dof='dof', level=0.95, correlation=None, estimate=None, lower_bound=None, upper_bound=None)(要直接呼叫實作,import spc; spc.gum_expanded(table, u='u', sensitivity='sensitivity', dof='dof', level=0.95, correlation=None, estimate=None, lower_bound=None, upper_bound=None);從台帳取用則 opsspc.get("gum_expanded"))

用法

Welch-Satterthwaite 有效自由度、包含因子 k 與擴展不確定度 U(table)。

nu_eff = u_c^4 / sum_i (c_i u_i)^4 / nu_i U = k u_c, k = t_{p}(nu_eff)

★可作為門檻的嚴格性質有 3 個:

• 只有 1 個成分時 nu_eff == nu(嚴格)。

• nu_eff >= min_i nu_i 始終成立。證明為 sum u_i^4/nu_i <= (1/nu_min) sum u_i^4 <= (1/nu_min)(sum u_i^2)^2。有效自由度若小於最小成分的自由度,表示計算壞了。

• 所有自由度均為無窮大時,k 收斂到常態分布的分位點(95 % 時為 1.959964)。

無窮自由度(已知常數等)填入 numpy.inf。

參考(範例資料、文獻)

• 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。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_measurement_system_analysis — py -3.11 examples/poc_measurement_system_analysis.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 table 作為輸入)

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

同類別(uncertainty)

gum_standard_uncertainty · gum_propagate · gum_monte_carlo · gum_validate


*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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