fullseye

gum_standard_uncertainty — SPC uncertainty op

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

使い方

不確かさの成分を分布の形から標準不確かさへ直す(table)。

校正証明書や規格が与えるのは「半幅 a」「95 % で ±U」のような形であって標準偏差 ではない。伝播則が食えるのは標準不確かさだけなので、ここで揃える:

矩形(一様)  u = a / sqrt(3)      三角      u = a / sqrt(6)
U 字(逆正弦) u = a / sqrt(2)      normal_95 u = a / 1.959964

★どれも分布の分散の定義から出る厳密な値で、モンテカルロで標本標準偏差を 取れば同じ数に収束する(gum_monte_carlo が独立に確かめる)。

★★既定の分布を置かない。一番よく使うからといって矩形を既定にすると、 形を書き忘れた成分が黙って a/sqrt(3) になる —— 三角のつもりなら 1.41 倍、 95 % 区間のつもりなら 1.13 倍ずれた不確かさが、例外を出さずに下流へ流れる。

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_propagate · gum_expanded · gum_monte_carlo · gum_validate

同カテゴリ(uncertainty)

gum_propagate · gum_expanded · 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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