msa_anova_table — SPC msa op

• 資料種類:table → table

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

用法

交叉雙因子設計(零件 x 量測者 x 重複)的變異數分析表(table)。

*table* 是具有欄 *part* / *operator* / *value* 的表。設計必須平衡 (每個格子的重複次數相同)——不平衡則拒絕。

回傳 source / ss / df / ms / f / p 共 6 欄。f 與 p 是以交互作用均方檢定量測者與交互作用、以誤差均方檢定交互作用所得的值(標準的慣例)。

★可作為門檻的嚴格恆等式: ss_total == ss_part + ss_oper + ss_inter + ss_err。這是代數分解,因此無論變異數成分如何求得都必然成立 —— 任一側壞掉就不再一致。自由度也以 df_total == 和 閉合。

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_gauge_rr · msa_bias_linearity · msa_attribute_agreement · gum_standard_uncertainty · gum_propagate · gum_expanded · gum_monte_carlo · gum_validate

同類別(msa)

msa_gauge_rr · msa_bias_linearity · msa_attribute_agreement

*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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