uncertainty op• 資料種類:table → table
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.gum_propagate(table, u='u', sensitivity='sensitivity', correlation=None)(要直接呼叫實作,import spc; spc.gum_propagate(table, u='u', sensitivity='sensitivity', correlation=None);從台帳取用則 opsspc.get("gum_propagate"))
不確定度傳播律(GUM 5.2,含相關性)(table)。
u_c^2 = sum_i (c_i u_i)^2 + 2 sum_{i<j} c_i c_j u_i u_j r_ij
*table* 是具有欄 *u*(標準不確定度)與 *sensitivity*(靈敏係數 c_i = df/dx_i)的表。向 *correlation* 傳入 (n, n) 的相關矩陣時包含相關項。
★可作為門檻的閉合式: f = x y 時 c_x = y / c_y = x,因此 u_c/|f| = sqrt((u_x/x)^2 + (u_y/y)^2) —— 相對不確定度的平方和。相關 r = +1 的 2 個成分嚴格等於 u_c = |c1 u1 + c2 u2||, r = -1 時為 |c1 u1 - c2 u2|(相互抵消)。無相關時各貢獻之和恰好閉合為 u_c^2。
★★忽略相關所造成誤差的方向並不固定。「當作獨立處理會低估」是常見說法,但這是錯的。在標準的 worked example(由電壓、電流、相位差同時求電阻與電抗的例子,3 個量全部相關)中去掉相關來量測:
u_c(R) 0.0702 -> 0.1945 高估 2.8 倍
u_c(X) 0.2961 -> 0.2009 低估
u_c(Z) 0.2367 -> 0.2041 低估
同 1 組資料,方向因量而反 —— 由靈敏係數的符號與相關的符號之積決定,說理所當然也是理所當然,但若以為「會偏向安全側」而省略相關,就會對 R 回報近 3 倍過大的不確定度。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。
• poc_measurement_system_analysis — py -3.11 examples/poc_measurement_system_analysis.py
table 作為輸入)msa_anova_table · msa_gauge_rr · msa_bias_linearity · msa_attribute_agreement · gum_standard_uncertainty · gum_expanded · gum_monte_carlo · gum_validate
uncertainty)gum_standard_uncertainty · gum_expanded · gum_monte_carlo · gum_validate
*Provenance: spc.py — SPC 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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