mt op• 데이터 종류: matrix → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.spc_mt_unit_space(data)(구현을 직접 호출하려면 import spc; spc.spc_mt_unit_space(data), 원장에서 가져오려면 opsspc.get("spc_mt_unit_space"))
> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.
Build an MT-method unit space from known-good observations.
data is a 2-D array of shape (n, p) — n observations of p features, all of which must be normal product. The unit space is the triple (mean, std, inv_corr): per-feature mean and ddof=1 standard deviation, and the inverse of the correlation matrix of the standardised data. Feed it to spc_mt_distance to score new observations.
Returns a dict with mean, std, corr and inv_corr arrays, the unit space's own md per row, md_sq_mean, the exact expected value md_sq_mean_exact = (n-1)/n, the counts n and p, how many features had no spread (flat_features), and whether the correlation matrix was singular enough to need a pseudo-inverse (pseudo_inverse).
The mean of md**2 over the unit space equals (n-1)/n exactly — the quantitative form of "a unit space averages a distance of one". It reaches 1 only as n grows; the deficit is exactly 1/n.
Raises ValueError: a non-2-D / empty *data*, fewer than two observations (no spread to standardise by), zero features, or non-finite input.
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• poc_mt_hidden_fault — py -3.11 examples/poc_mt_hidden_fault.py
• poc_spc — py -3.11 examples/poc_spc.py
table 를 입력으로 받는 것)msa_anova_table · msa_gauge_rr · msa_bias_linearity · msa_attribute_agreement · gum_standard_uncertainty · gum_propagate · gum_expanded · gum_monte_carlo
mt)spc_mt_distance · spc_mt_sn_ratio
*Provenance: spc.py — SPC 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.