msa op• Data kinds: table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.msa_anova_table(table, part='part', operator='operator', value='value') (implementation को सीधे call करना हो तो import spc; spc.msa_anova_table(table, part='part', operator='operator', value='value'), registry से लेना हो तो opsspc.get("msa_anova_table"))
crossed 2-factor design (part x operator x repetition) की analysis of variance table (table)।
*table* एक table है जिसमें column *part* / *operator* / *value* हैं। design balanced होना चाहिए (हर cell में repeat की संख्या समान) -- balanced न हो तो अस्वीकार किया जाता है।
लौटाया गया result source / ss / df / ms / f / p के 6 column हैं। f और p वे मान हैं जिनमें operator और interaction को interaction mean square से, और interaction को error mean square से test किया गया है (standard की परंपरा)।
★ gate के रूप में इस्तेमाल होने वाली सटीक identity: ss_total == ss_part + ss_oper + ss_inter + ss_err। यह एक algebraic decomposition है, इसलिए variance component कैसे भी निकाले जाएँ, यह हमेशा सही रहती है -- एक तरफ़ टूटे तो मेल नहीं खाती। degrees of freedom भी df_total == योग से बंद होते हैं।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_measurement_system_analysis — py -3.11 examples/poc_measurement_system_analysis.py
table को input के रूप में लेते हैं)msa_gauge_rr · msa_bias_linearity · msa_attribute_agreement · gum_standard_uncertainty · gum_propagate · gum_expanded · gum_monte_carlo · gum_validate
msa)msa_gauge_rr · msa_bias_linearity · msa_attribute_agreement
*Provenance: spc.py — SPC operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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