msa op• Data kinds: table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.msa_attribute_agreement(table, appraiser='appraiser', part='part', rating='rating') (implementation को सीधे call करना हो तो import spc; spc.msa_attribute_agreement(table, appraiser='appraiser', part='part', rating='rating'), registry से लेना हो तो opsspc.get("msa_attribute_agreement"))
attribute (pass/fail) inspection की agreement की मात्रा (table)।
उस table से जिसमें कई inspector ने एक ही part को judge किया है, हर inspector जोड़ी का Cohen kappa, कुल Fleiss kappa, और raw agreement rate लौटाता है।
★ kappa स्वयं agreement rate नहीं है। kappa = (p_o - p_e)/(1 - p_e) संयोग से भी होने वाले agreement p_e को घटाने के बाद बचे हिस्से को मापता है -- 95 % pass rate वाली process में बेतरतीब मुहर लगाने पर भी raw agreement 90 % से ऊपर जाता है, इसलिए केवल agreement rate देखने पर "अच्छा मेल है" पढ़ा जाता है।
★ gate के रूप में इस्तेमाल होने वाले सटीक मान: सबका judgement एक जैसा → kappa = 1 (सटीक)। 2 rater x 2 category का Cohen kappa closed form 2(ad-bc)/((a+b)(b+d)+(a+c)(c+d)) से मेल खाता है। स्वतंत्र random judgement में अपेक्षित मान 0 है (यह हर sample पर बदलता है, इसलिए interval से देखें)।
• 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_anova_table · msa_gauge_rr · msa_bias_linearity · gum_standard_uncertainty · gum_propagate · gum_expanded · gum_monte_carlo · gum_validate
msa)msa_anova_table · msa_gauge_rr · msa_bias_linearity
*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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