msa_attribute_agreement — SPC msa op

• 数据种类:table → table

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

用法

计数型(合格/不合格)检验中检验员之间的一致性(table)。

从多名检验员对同一部件作出判定的表中,返回检验员两两之间的 Cohen kappa、整体的 Fleiss kappa,以及原始一致率。

★kappa 并不是一致率本身。kappa = (p_o - p_e)/(1 - p_e) 衡量的是 扣除了偶然也会发生的一致 p_e 之后的剩余部分 —— 在合格率 95 % 的工序中, 即使胡乱盖章,原始一致率也超过 90 %,所以只看一致率就会读成"很一致"。

★可作为门禁的严格值: 所有人判定相同 → kappa = 1(严格)。2 人 x 2 类别的 Cohen kappa 与闭式 2(ad-bc)/((a+b)(b+d)+(a+c)(c+d)) 一致。对于独立随机的判定,期望值为 0(这个随样本波动,所以用区间来看)。

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 · gum_standard_uncertainty · gum_propagate · gum_expanded · gum_monte_carlo · gum_validate

同类别(msa)

msa_anova_table · msa_gauge_rr · msa_bias_linearity

*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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