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)。

将偏差 bias = measured - reference 对基准值作回归(bias = intercept + slope * reference)。斜率不为 0 时,测量系统 在测量范围的不同位置偏移不同的量 = 线性问题。

返回每个基准值的平均偏差(ref / bias_mean / n),回归的 intercept / slope / 各自的标准误差、t 值、p 值,以及整体平均偏差。

★可作为门禁的严格性质: 传入无噪声的 bias = a + b*ref 时,最小二乘 严格返回 a 和 b(残差 0)。此时标准误差为 0,因此 t 为 inf / p 为 0 —— 这不是缺陷,而是对完全拟合的正确报告,因此原样返回。

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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