spc_cusum — SPC change op

• 데이터 종류: signal → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.spc_cusum(signal, target, k=0.5, h=5.0)(구현을 직접 호출하려면 import spc; spc.spc_cusum(signal, target, k=0.5, h=5.0), 원장에서 가져오려면 opsspc.get("spc_cusum"))

사용법

> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.

Tabular CUSUM chart for individual measurements.

`signal` is a 1-D series of individual measurements. With a reference value

`target, a slack k` (in the same units as the measurements — commonly half

the shift you want to catch) and a decision interval `h`::

C+_i = max(0, C+_{i-1} + (x_i - target) - k)

C-_i = max(0, C-_{i-1} - (x_i - target) - k)

starting from `C+_0 = C-_0 = 0, alarming at index i when C+_i > h` or

`C-_i > h. Returns a dict with the c_plus / c_minus` arrays, the

integer `alarms indices, the first alarm index (or -1`), and the echoed

`target / k / h`.

Ground truth (pinned in the tests): a series constant at `target` keeps

`C+ == C- == 0; after a sustained upward step of size d > k` the upper sum

grows at exactly `d - k` per sample.

Raises `ValueError`: a non-1-D / empty *signal*, a non-finite

*target* / *k* / *h*, a negative *k*, or a non-positive *h*.

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_spc — py -3.11 examples/poc_spc.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(change)

spc_ewma

*Provenance: spc.py — SPC 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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