gum_standard_uncertainty — SPC `uncertainty` op

• Datenarten: table → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.gum_standard_uncertainty(table, halfwidth='halfwidth', distribution='distribution') (die Implementierung direkt: import spc; spc.gum_standard_uncertainty(table, halfwidth='halfwidth', distribution='distribution'); aus dem Register: opsspc.get("gum_standard_uncertainty"))

Verwendung

Unsicherheitskomponenten anhand der Form ihrer Verteilung in Standardunsicherheiten umrechnen (table).

Kalibrierscheine und Normen geben Formen wie "Halbbreite a" oder "±U bei 95 %" an, keine Standardabweichung. Das Fortpflanzungsgesetz kann nur Standardunsicherheiten verarbeiten, deshalb werden sie hier angeglichen:

Rechteck (gleichverteilt) u = a / sqrt(3) Dreieck u = a / sqrt(6)

U-förmig (Arkussinus) u = a / sqrt(2) normal_95 u = a / 1.959964

★ Jeder Wert ist exakt aus der Definition der Varianz der Verteilung abgeleitet; die Stichproben-Standardabweichung per Monte Carlo konvergiert gegen dieselbe Zahl (gum_monte_carlo prüft das unabhängig).

★★ Es gibt keine Standardverteilung. Würde man Rechteck zum Standard machen, weil es am häufigsten genutzt wird, würde eine Komponente mit vergessener Form stillschweigend zu a/sqrt(3) -- war Dreieck gemeint, um den Faktor 1.41 daneben, war ein 95 %-Intervall gemeint, um 1.13 daneben, und diese Unsicherheit fließt ohne Ausnahme nach unten weiter.

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_measurement_system_analysis — py -3.11 examples/poc_measurement_system_analysis.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

msa_anova_table · msa_gauge_rr · msa_bias_linearity · msa_attribute_agreement · gum_propagate · gum_expanded · gum_monte_carlo · gum_validate

Gleiche Kategorie (`uncertainty`)

gum_propagate · gum_expanded · gum_monte_carlo · gum_validate

*Provenance: spc.py — SPC Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

gum_standard_uncertainty — SPC uncertainty op