uncertainty op• Data kinds: table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.gum_standard_uncertainty(table, halfwidth='halfwidth', distribution='distribution') (implementation को सीधे call करना हो तो import spc; spc.gum_standard_uncertainty(table, halfwidth='halfwidth', distribution='distribution'), registry से लेना हो तो opsspc.get("gum_standard_uncertainty"))
uncertainty components को distribution के आकार से standard uncertainty में बदलता है (table)।
calibration certificate या standard जो देते हैं वह "half-width a" या "95 % पर ±U" जैसा रूप होता है, standard deviation नहीं। propagation law केवल standard uncertainty ले सकता है, इसलिए उन्हें यहाँ एक रूप में लाया जाता है:
rectangular (uniform) u = a / sqrt(3) triangular u = a / sqrt(6)
U-shaped (arcsine) u = a / sqrt(2) normal_95 u = a / 1.959964
★ हर एक distribution के variance की परिभाषा से निकलने वाला सटीक मान है, और Monte Carlo से sample standard deviation लेने पर वही संख्या converge होती है (gum_monte_carlo इसे स्वतंत्र रूप से जाँचता है)।
★★ कोई default distribution नहीं रखा गया। सबसे ज़्यादा इस्तेमाल होने के कारण rectangular को default बनाने पर, जिस component का shape लिखना भूल गए वह चुपचाप a/sqrt(3) बन जाएगा -- triangular का इरादा हो तो 1.41 गुना, 95 % interval का इरादा हो तो 1.13 गुना ग़लत uncertainty बिना exception के downstream में बह जाएगी।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_measurement_system_analysis — py -3.11 examples/poc_measurement_system_analysis.py
table को input के रूप में लेते हैं)msa_anova_table · msa_gauge_rr · msa_bias_linearity · msa_attribute_agreement · gum_propagate · gum_expanded · gum_monte_carlo · gum_validate
uncertainty)gum_propagate · gum_expanded · gum_monte_carlo · gum_validate
*Provenance: spc.py — SPC operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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