msa op• Datenarten: table → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.msa_bias_linearity(table, reference='reference', measured='measured') (die Implementierung direkt: import spc; spc.msa_bias_linearity(table, reference='reference', measured='measured'); aus dem Register: opsspc.get("msa_bias_linearity"))
Systematische Abweichung gegenüber einem Referenzwert und deren Abhängigkeit vom Referenzwert (Linearität) (table).
Regressiert den Bias bias = measured - reference auf den Referenzwert (bias = intercept + slope * reference). Ist die Steigung nicht 0, ist das Messsystem je nach Stelle im Messbereich um einen anderen Betrag verschoben = ein Linearitätsproblem.
Rückgabe sind der mittlere Bias je Referenzwert (ref / bias_mean / n), die Regressionswerte intercept / slope / jeweils Standardfehler, t-Wert und p-Wert sowie der gesamte mittlere Bias.
★ Eine exakte Eigenschaft, die als Gate taugt: Bei rauschfreiem bias = a + b*ref liefern die kleinsten Quadrate a und b exakt (Residuum 0). Der Standardfehler ist dann 0, also ist t inf / p ist 0 -- das ist kein Defekt, sondern die korrekte Meldung einer perfekten Anpassung, und wird so zurückgegeben.
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• poc_measurement_system_analysis — py -3.11 examples/poc_measurement_system_analysis.py
table als Eingabe)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 Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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