spc_xbar_r — SPC chart op

• データ種: matrix → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.spc_xbar_r(subgroups) (実装を直接呼ぶなら import spc; spc.spc_xbar_r(subgroups)、台帳から引くなら opsspc.get("spc_xbar_r"))

使い方

部分群計測からの Shewhart Xbar-R 管理図(ISO 8258 定数で管理限界と逸脱を出す)。

> 以下の詳細説明は原文のままです —— 要約と見出しは訳出済み。

`subgroups is a 2-D array of shape (m, n) — m subgroups of n`

measurements each, `2 <= n <= 10` (the range chart is only calibrated for

small subgroups). For each subgroup `j` the plotted statistics are the mean

`Xbar_j and the range R_j = max - min`. The centre lines are the grand

mean `Xbarbar and the mean range Rbar`, and with the ISO 8258 constants

`(A2, D3, D4) for that n`::

xbar_ucl = Xbarbar + A2*Rbar xbar_lcl = Xbarbar - A2*Rbar

r_ucl = D4*Rbar r_lcl = D3*Rbar

Returns a dict (a "table") with the per-subgroup `xbar / r` arrays, the

six limits and three centre lines, the integer indices `out_of_control` of

subgroups outside either chart, and `in_control` (True when that list is

empty). The constants are fixed by `n: for n=5` they are exactly

`A2=0.577, D3=0.000, D4=2.115` (pinned in the tests).

Raises `ValueError`: a non-2-D / empty *subgroups*, a subgroup size

outside `[2, 10]`, or non-finite / mislabelled input.

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_spc — py -3.11 examples/poc_spc.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

—

同カテゴリ(chart)

—

*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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