spc_hotelling_t2 — SPC multivariate op

• 데이터 종류: matrix → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.spc_hotelling_t2(data, alpha=0.0027, mean=None, cov=None)(구현을 직접 호출하려면 import spc; spc.spc_hotelling_t2(data, alpha=0.0027, mean=None, cov=None), 원장에서 가져오려면 opsspc.get("spc_hotelling_t2"))

사용법

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

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.

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(multivariate)

—

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

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