msa op• 데이터 종류: table → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.msa_bias_linearity(table, reference='reference', measured='measured')(구현을 직접 호출하려면 import spc; spc.msa_bias_linearity(table, reference='reference', measured='measured'), 원장에서 가져오려면 opsspc.get("msa_bias_linearity"))
기준값에 대한 편의와 그 편의의 기준값 의존성(직선성) (table).
치우침 bias = measured - reference 를 기준값에 회귀한다(bias = intercept + slope * reference). 기울기가 0 이 아니면 측정계는측정 범위의 위치에 따라 다른 양만큼 어긋나 있다 = 직선성 문제.
반환은 기준값별 평균 치우침(ref / bias_mean / n)과 회귀의 intercept / slope / 각각의 표준오차 · t 값 · p 값, 전체 평균 치우침.
★게이트로 쓸 수 있는 엄밀한 성질: 잡음 없는 bias = a + b*ref 를 넘기면 최소제곱은 a 와 b 를 엄밀하게 반환한다(잔차 0). 이때 표준오차는 0 이므로 t 는 inf / p 는 0 —— 이는 결함이 아니라 완전 적합의 올바른 보고이므로 그대로 반환한다.
• 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_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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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