spc_xbar_r — SPC chart op

• 데이터 종류: matrix → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.spc_xbar_r(subgroups)(구현을 직접 호출하려면 import spc; spc.spc_xbar_r(subgroups), 원장에서 가져오려면 opsspc.get("spc_xbar_r"))

사용법

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

Shewhart Xbar-R control chart from subgroup measurements.

`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.

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(chart)

—

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

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