uncertainty op• 데이터 종류: table → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.gum_standard_uncertainty(table, halfwidth='halfwidth', distribution='distribution')(구현을 직접 호출하려면 import spc; spc.gum_standard_uncertainty(table, halfwidth='halfwidth', distribution='distribution'), 원장에서 가져오려면 opsspc.get("gum_standard_uncertainty"))
분포의 형태로부터 불확도 성분을 표준불확도로 환산 (table).
교정 증명서나 규격이 주는 것은 "반폭 a", "95 % 에서 ±U" 같은 형태이지 표준편차가아니다. 전파 법칙이 먹을 수 있는 것은 표준 불확도뿐이므로 여기서 맞춘다:
직사각형(균일) u = a / sqrt(3) 삼각 u = a / sqrt(6)
U 자(역사인) u = a / sqrt(2) normal_95 u = a / 1.959964
★모두 분포의 분산 정의에서 나오는 엄밀한 값이며, 몬테카를로로 표본 표준편차를구하면 같은 수로 수렴한다(gum_monte_carlo 가 독립적으로 확인한다).
★★기본 분포를 두지 않는다. 가장 자주 쓴다고 직사각형을 기본값으로 하면, 형태를 적는 것을 잊은 성분이 조용히 a/sqrt(3) 이 된다 —— 삼각을 의도했다면 1.41 배, 95 % 구간을 의도했다면 1.13 배 어긋난 불확도가 예외 없이 하류로 흘러간다.
• 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_measurement_system_analysis — py -3.11 examples/poc_measurement_system_analysis.py
table 를 입력으로 받는 것)msa_anova_table · msa_gauge_rr · msa_bias_linearity · msa_attribute_agreement · gum_propagate · gum_expanded · gum_monte_carlo · gum_validate
uncertainty)gum_propagate · gum_expanded · gum_monte_carlo · gum_validate
*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.