gum_standard_uncertainty — SPC uncertainty op

• 資料種類:table → table

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.gum_standard_uncertainty(table, halfwidth='halfwidth', distribution='distribution')(要直接呼叫實作,import spc; spc.gum_standard_uncertainty(table, halfwidth='halfwidth', distribution='distribution');從台帳取用則 opsspc.get("gum_standard_uncertainty"))

用法

依據分布的形狀將不確定度分量換算為標準不確定度(table)。

校正證書或標準給出的是「半寬 a」「95 % 下 ±U」這樣的形式,而不是標準差。傳播律只能使用標準不確定度,所以在這裡統一:

矩形(均勻) u = a / sqrt(3) 三角 u = a / sqrt(6)

U 形(反正弦) u = a / sqrt(2) normal_95 u = a / 1.959964

★每一個都是由分布變異數的定義得出的嚴格值,以蒙地卡羅取樣本標準差也會收斂到同一個數(gum_monte_carlo 獨立地確認這一點)。

★★不設定預設分布。若因為最常用就把矩形設為預設,那麼忘寫形狀的成分會默默變成 a/sqrt(3) —— 本意是三角時偏 1.41 倍, 本意是 95 % 區間時偏 1.13 倍的不確定度,會不拋例外地流向下游。

參考(範例資料、文獻)

• 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。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_measurement_system_analysis — py -3.11 examples/poc_measurement_system_analysis.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 table 作為輸入)

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

同類別(uncertainty)

gum_propagate · 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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