capability op• Data kinds: signal → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.spc_capability(signal, lsl, usl, sigma=None) (implementation को सीधे call करना हो तो import spc; spc.spc_capability(signal, lsl, usl, sigma=None), registry से लेना हो तो opsspc.get("spc_capability"))
measurements और spec limits से process capability indices Cp और Cpk।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
signal is a 1-D series of individual measurements; lsl / usl are the lower / upper specification limits (lsl < usl). With the sample mean mu and standard deviation sigma (sample std, ddof=1, unless one is passed in explicitly)::
Cp = (USL - LSL) / (6 sigma)
Cpk = min(USL - mu, mu - LSL) / (3 sigma)
Returns a dict with mean / std / cp / cpk and the echoed spec limits and midpoint. Cpk <= Cp always, with equality exactly when the process is centred (mu at the spec midpoint) — pinned in the tests.
Raises ValueError: a non-1-D / empty *signal*, fewer than two points (no spread to estimate), lsl >= usl, non-finite limits, or a non-positive standard deviation (a constant series has no capability to report).
• 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_spc — py -3.11 examples/poc_spc.py
table को input के रूप में लेते हैं)msa_anova_table · msa_gauge_rr · msa_bias_linearity · msa_attribute_agreement · gum_standard_uncertainty · gum_propagate · gum_expanded · gum_monte_carlo
capability)—
*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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