uncertainty op• 数据种类:table → table
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.gum_propagate(table, u='u', sensitivity='sensitivity', correlation=None)(要直接调用实现,import spc; spc.gum_propagate(table, u='u', sensitivity='sensitivity', correlation=None);从台账取用则 opsspc.get("gum_propagate"))
不确定度传播律(GUM 5.2,含相关性)(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* 是含有列 *u*(标准不确定度)与 *sensitivity*(灵敏系数 c_i = df/dx_i)的表。向 *correlation* 传入 (n, n) 的相关矩阵时包含相关项。
★可作为门禁的闭式: f = x y 时 c_x = y / c_y = x,因此 u_c/|f| = sqrt((u_x/x)^2 + (u_y/y)^2) —— 相对不确定度的平方和。相关 r = +1 的 2 个分量严格等于 u_c = |c1 u1 + c2 u2||, r = -1 时为 |c1 u1 - c2 u2|(相互抵消)。无相关时各贡献之和恰好闭合为 u_c^2。
★★忽略相关所造成误差的方向并不固定。"按独立处理会低估" 是常见说法,但这是错的。在标准的 worked example(由电压、电流、相位差同时求电阻与电抗的例子,3 个量全部相关)中去掉相关来测量:
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 组数据,方向因量而反 —— 由灵敏系数的符号与相关的符号之积决定,说当然也是当然,但若以为"会偏向安全侧"而省略相关,就会对 R 报告近 3 倍过大的不确定度。
• 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。
• poc_measurement_system_analysis — py -3.11 examples/poc_measurement_system_analysis.py
table 作为输入)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 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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