msa op• 데이터 종류: table → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.msa_attribute_agreement(table, appraiser='appraiser', part='part', rating='rating')(구현을 직접 호출하려면 import spc; spc.msa_attribute_agreement(table, appraiser='appraiser', part='part', rating='rating'), 원장에서 가져오려면 opsspc.get("msa_attribute_agreement"))
계수치(합격/불합격) 검사에서 검사원 간의 일치도 (table).
같은 부품을 여러 검사원이 판정한 표로부터 검사원 쌍마다의 Cohen 카파와전체의 Fleiss 카파, 그리고 원시 일치율을 반환한다.
★카파는 일치율 그 자체가 아니다. kappa = (p_o - p_e)/(1 - p_e) 로, 우연으로도 일어나는 일치 p_e 를 할인한 나머지를 잰다 —— 합격률 95 % 인 공정에서는아무렇게나 도장을 찍어도 원시 일치율이 90 % 를 넘으므로, 일치율만 보면 "잘 맞는다"고 읽히고 만다.
★게이트로 쓸 수 있는 엄밀한 값: 전원이 같은 판정 → kappa = 1(엄밀). 2 명 x 2 범주의 Cohen 카파는 2(ad-bc)/((a+b)(b+d)+(a+c)(c+d)) 라는 닫힌 식과 일치한다. 독립적인 무작위 판정에서는 기댓값 0(이쪽은 표본마다 흔들리므로 구간으로 본다).
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• poc_measurement_system_analysis — py -3.11 examples/poc_measurement_system_analysis.py
table 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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