fullseye

msa_anova_table — SPC msa op

• データ種: table → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.msa_anova_table(table, part='part', operator='operator', value='value') (実装を直接呼ぶなら import spc; spc.msa_anova_table(table, part='part', operator='operator', value='value')、台帳から引くなら opsspc.get("msa_anova_table"))

使い方

交差 2 元配置(部品 x 測定者 x 繰り返し)の分散分析表(table)。

table は列 part / operator / value を持つ表。設計は釣り合っている こと(升目ごとの繰り返し数が同じ)——釣り合っていなければ拒む。

返りは source / ss / df / ms / f / p の 6 列。f と p は測定者と交互作用を 交互作用平均平方で、交互作用を誤差平均平方で検定した値(規格の慣行)。

★門にできる厳密な恒等式: ss_total == ss_part + ss_oper + ss_inter + ss_err。 これは代数的な分解なので、分散成分をどう出そうと必ず成り立つ —— 片方が壊れれば 一致しない。自由度も df_total == 和 で閉じる。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_measurement_system_analysis — py -3.11 examples/poc_measurement_system_analysis.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

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

同カテゴリ(msa)

msa_gauge_rr · msa_bias_linearity · msa_attribute_agreement

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Provenance: spc.py — SPC operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。

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