gum_standard_uncertainty — SPC uncertainty op

• 数据种类:table → table

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.gum_standard_uncertainty(table, halfwidth='halfwidth', distribution='distribution')(要直接调用实现,import spc; spc.gum_standard_uncertainty(table, halfwidth='halfwidth', distribution='distribution');从台账取用则 opsspc.get("gum_standard_uncertainty"))

用法

依据分布的形状将不确定度分量换算为标准不确定度(table)。

校准证书或标准给出的是"半宽 a""95 % 下 ±U"这样的形式,而不是标准差。传播律只能使用标准不确定度,所以在这里统一:

矩形(均匀) 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

★每一个都是由分布方差的定义得出的严格值,用蒙特卡洛取样本标准差也会收敛到同一个数(gum_monte_carlo 独立地确认这一点)。

★★不设置默认分布。若因为最常用就把矩形设为默认,那么忘写形状的分量会默默变成 a/sqrt(3) —— 本意是三角时偏 1.41 倍, 本意是 95 % 区间时偏 1.13 倍的不确定度,会不抛异常地流向下游。

参考(示例数据、文献)

• 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。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• poc_measurement_system_analysis — py -3.11 examples/poc_measurement_system_analysis.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 table 作为输入)

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

同类别(uncertainty)

gum_propagate · 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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