change op• Datenarten: signal → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.spc_cusum(signal, target, k=0.5, h=5.0) (die Implementierung direkt: import spc; spc.spc_cusum(signal, target, k=0.5, h=5.0); aus dem Register: opsspc.get("spc_cusum"))
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Tabular CUSUM chart for individual measurements.
signal is a 1-D series of individual measurements. With a reference value target, a slack k (in the same units as the measurements — commonly half the shift you want to catch) and a decision interval h::
C+_i = max(0, C+_{i-1} + (x_i - target) - k)
C-_i = max(0, C-_{i-1} - (x_i - target) - k)
starting from C+_0 = C-_0 = 0, alarming at index i when C+_i > h or C-_i > h. Returns a dict with the c_plus / c_minus arrays, the integer alarms indices, the first alarm index (or -1), and the echoed target / k / h.
Ground truth (pinned in the tests): a series constant at target keeps C+ == C- == 0; after a sustained upward step of size d > k the upper sum grows at exactly d - k per sample.
Raises ValueError: a non-1-D / empty *signal*, a non-finite *target* / *k* / *h*, a negative *k*, or a non-positive *h*.
• 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_spc — py -3.11 examples/poc_spc.py
table als Eingabe)msa_anova_table · msa_gauge_rr · msa_bias_linearity · msa_attribute_agreement · gum_standard_uncertainty · gum_propagate · gum_expanded · gum_monte_carlo
change)*Provenance: spc.py — SPC Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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