multivariate op• Datenarten: matrix → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.spc_hotelling_t2(data, alpha=0.0027, mean=None, cov=None) (die Implementierung direkt: import spc; spc.spc_hotelling_t2(data, alpha=0.0027, mean=None, cov=None); aus dem Register: opsspc.get("spc_hotelling_t2"))
> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.
Multivariate SPC by Hotelling's T² with an F-distributed control limit.
`data is a 2-D array of shape (m, p) — m observations of p`
correlated features. With the sample mean vector `mu and covariance S`
(unless passed in explicitly), each row's statistic is::
T^2_i = (x_i - mu)' S^-1 (x_i - mu)
charted against the phase-II control limit::
UCL = p (m+1)(m-1) / (m (m-p)) * F_{alpha, p, m-p}
at false-alarm rate `alpha` (default 0.0027, the 3-sigma-equivalent). Returns
a dict with the per-row `t2 array, the ucl`, the integer indices
`out_of_control, and in_control. The mean row (x == mu`) has
`T^2 == 0` (pinned in the tests).
Raises `ValueError`: a non-2-D / empty *data*, fewer observations than
features plus one (covariance not invertible), `alpha outside (0, 1)`, a
singular covariance, or non-finite / mislabelled input.
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• poc_spc — py -3.11 examples/poc_spc.py
table als Eingabe)—
multivariate)—
*Provenance: spc.py — SPC Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.