spc_ewma — SPC change op

• 데이터 종류: signal → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.spc_ewma(signal, target, lam=0.2, L=3.0, sigma=None)(구현을 직접 호출하려면 import spc; spc.spc_ewma(signal, target, lam=0.2, L=3.0, sigma=None), 원장에서 가져오려면 opsspc.get("spc_ewma"))

사용법

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

EWMA control chart for individual measurements (Roberts 1959).

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

`target (the in-control mean), a smoothing constant lam in (0, 1]` and

a control-limit width `L` (in sigmas), the exponentially weighted moving

average and its time-varying limits are::

z_i = lam * x_i + (1 - lam) * z_{i-1}, z_0 = target

var_i = sigma^2 * (lam / (2 - lam)) * (1 - (1 - lam) ** (2 (i + 1)))

UCL_i / LCL_i = target +/- L * sqrt(var_i)

`sigma is the process standard deviation; if None` it is estimated from the

series as the sample std (`ddof=1`). The limits widen from the first sample to

the asymptote `target +/- L * sigma * sqrt(lam / (2 - lam))`. EWMA, like CUSUM,

catches small sustained shifts that a single-point Shewhart chart misses; `lam`

trades memory (small = long memory, sensitive to small shifts) against speed.

Returns a dict with the `z / ucl / lcl arrays, the integer alarms`

indices (`z_i outside its limits), the first alarm index (or -1`), the

asymptotic `ucl_inf / lcl_inf, and the echoed target / lam / L`

/ `sigma / in_control`.

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

`z == target with no alarm; z is exactly the recursion above; ucl`

increases monotonically toward `ucl_inf; with lam = 1` the chart reduces to

a Shewhart individuals chart (`z == x, limits constant at `target +/- L

sigma``).

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

*target* / *lam* / *L*, `lam outside (0, 1]`, a non-positive *L*, a

non-finite or non-positive *sigma*, or (when estimating) a constant series whose

sample std is zero.

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_cusum

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

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