msa op• 資料種類:table → table
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.msa_attribute_agreement(table, appraiser='appraiser', part='part', rating='rating')(要直接呼叫實作,import spc; spc.msa_attribute_agreement(table, appraiser='appraiser', part='part', rating='rating');從台帳取用則 opsspc.get("msa_attribute_agreement"))
計數型(合格/不合格)檢驗中檢驗員之間的一致性(table)。
從多名檢驗員對同一零件作出判定的表中,回傳檢驗員兩兩之間的 Cohen kappa、整體的 Fleiss kappa,以及原始一致率。
★kappa 並不是一致率本身。kappa = (p_o - p_e)/(1 - p_e) 衡量的是 扣除偶然也會發生的一致 p_e 之後的剩餘部分 —— 在合格率 95 % 的製程中, 即使亂蓋章,原始一致率也超過 90 %,所以只看一致率就會讀成「很一致」。
★可作為門檻的嚴格值: 所有人判定相同 → kappa = 1(嚴格)。2 人 x 2 類別的 Cohen kappa 與閉合式 2(ad-bc)/((a+b)(b+d)+(a+c)(c+d)) 一致。對於獨立隨機的判定,期望值為 0(這個隨樣本波動,所以用區間來看)。
• 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_bias_linearity · gum_standard_uncertainty · gum_propagate · gum_expanded · gum_monte_carlo · gum_validate
msa)msa_anova_table · msa_gauge_rr · msa_bias_linearity
*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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