fullseye

gum_expanded — SPC uncertainty op

• データ種: table → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.gum_expanded(table, u='u', sensitivity='sensitivity', dof='dof', level=0.95, correlation=None, estimate=None, lower_bound=None, upper_bound=None) (実装を直接呼ぶなら import spc; spc.gum_expanded(table, u='u', sensitivity='sensitivity', dof='dof', level=0.95, correlation=None, estimate=None, lower_bound=None, upper_bound=None)、台帳から引くなら opsspc.get("gum_expanded"))

使い方

Welch-Satterthwaite の有効自由度と包含係数 k、拡張不確かさ U(table)。

nu_eff = u_c^4 / sum_i (c_i u_i)^4 / nu_i        U = k u_c,  k = t_{p}(nu_eff)

★門にできる厳密な性質が 3 つある:

• 成分が 1 つだけなら nu_eff == nu(厳密)。
• nu_eff >= min_i nu_i が常に成り立つ。証明は sum u_i^4/nu_i <= (1/nu_min) sum u_i^4 <= (1/nu_min)(sum u_i^2)^2。 有効自由度が最小の成分より小さくなったら計算が壊れている。
• すべての自由度が無限大なら k は正規分布の分位点へ収束する (95 % で 1.959964)。

無限自由度(既知の定数など)は numpy.inf を入れる。

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

同カテゴリ(uncertainty)

gum_standard_uncertainty · gum_propagate · gum_monte_carlo · gum_validate

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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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