msa_bias_linearity — SPC msa op

• 資料種類:table → table

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.msa_bias_linearity(table, reference='reference', measured='measured')(要直接呼叫實作,import spc; spc.msa_bias_linearity(table, reference='reference', measured='measured');從台帳取用則 opsspc.get("msa_bias_linearity"))

用法

相對於參考值的偏倚,以及該偏倚隨參考值的變化(線性)(table)。

將偏差 bias = measured - reference 對基準值作迴歸(bias = intercept + slope * reference)。斜率不為 0 時,量測系統 在量測範圍的不同位置偏移不同的量 = 線性問題。

回傳每個基準值的平均偏差(ref / bias_mean / n),迴歸的 intercept / slope / 各自的標準誤差、t 值、p 值,以及整體平均偏差。

★可作為門檻的嚴格性質: 傳入無雜訊的 bias = a + b*ref 時,最小平方 嚴格回傳 a 與 b(殘差 0)。此時標準誤差為 0,因此 t 為 inf / p 為 0 —— 這不是瑕疵,而是對完全擬合的正確回報,因此原樣回傳。

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_measurement_system_analysis — py -3.11 examples/poc_measurement_system_analysis.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 table 作為輸入)

msa_anova_table · msa_gauge_rr · msa_attribute_agreement · gum_standard_uncertainty · gum_propagate · gum_expanded · gum_monte_carlo · gum_validate

同類別(msa)

msa_anova_table · msa_gauge_rr · msa_attribute_agreement

*Provenance: spc.py — SPC 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

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