msa op• Data kinds: table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.msa_bias_linearity(table, reference='reference', measured='measured') (implementation को सीधे call करना हो तो import spc; spc.msa_bias_linearity(table, reference='reference', measured='measured'), registry से लेना हो तो opsspc.get("msa_bias_linearity"))
reference value के सापेक्ष bias, और reference value पर उसकी निर्भरता (linearity) (table)।
bias bias = measured - reference को reference value पर regress करता है (bias = intercept + slope * reference)। slope 0 न हो तो measurement system measuring range में जगह के हिसाब से अलग-अलग मात्रा में खिसका हुआ है = linearity की समस्या।
लौटाया गया result हर reference value का औसत bias (ref / bias_mean / n), regression के intercept / slope / हर एक का standard error, t value और p value, और कुल औसत bias है।
★ gate के रूप में इस्तेमाल होने वाला सटीक गुण: noise-रहित bias = a + b*ref देने पर least squares a और b को बिल्कुल सटीक लौटाता है (residual 0)। तब standard error 0 होता है, इसलिए t inf / p 0 होता है -- यह defect नहीं बल्कि perfect fit की सही report है, इसलिए वैसे ही लौटाया जाता है।
• 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_attribute_agreement · gum_standard_uncertainty · gum_propagate · gum_expanded · gum_monte_carlo · gum_validate
msa)msa_anova_table · msa_gauge_rr · 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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