pod op• 資料種類:table × signal → table
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.pod_decision_tradeoff(fit, noise, a_dec_grid=None, n_grid=25, level=0.95)(要直接呼叫實作,import pod; pod.pod_decision_tradeoff(fit, noise, a_dec_grid=None, n_grid=25, level=0.95);從台帳取用則 opsspc.get("pod_decision_tradeoff"))
改變判定閾值 a_dec 時 (a50, a90, a90/95, 誤檢機率) 的權衡表(table)。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
MIL-HDBK-1823A G.3.6.2.4.1(図 G-28)の数表版。閾値を上げれば誤検出は減り、同じ回帰から出る a90/95 は大きくなる —— 「どこに閾値を置くか」は統計ではなく運用の判断で、この表はその判断の材料を並べるだけ(最適点は選ばない)。
*fit* は pod_ahat_fit の表、*noise* は無欠陥部位の応答(元の â の単位、座標は *fit* の log_response に従う)。*a_dec_grid* を省略すると、雑音の中央値から「雑音の平均 + 6 標準偏差」までを n_grid 点(対数座標なら等比)。各行は pod_from_ahat と pod_false_call を同じ閾値で呼んだものと一致する。
返り: 列 a_dec a50 a90 a90_95 pfp_normal pfp_empirical pfp50 pfp95(すべて長さ n_grid か len(a_dec_grid))。
空の入力(fit が空の dict)は ValueError。拒否(ValueError): pod_ahat_fit の表でない・β1 が 0 と区別できない、雑音が空・定数・非有限、閾値が非有限(対数座標で 0 以下)。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。
• poc_pod_lighting — py -3.11 examples/poc_pod_lighting.py
table 作為輸入)msa_anova_table · msa_gauge_rr · msa_bias_linearity · msa_attribute_agreement · gum_standard_uncertainty · gum_propagate · gum_expanded · gum_monte_carlo
pod)pod_ahat_fit · pod_from_ahat · pod_hitmiss_fit · pod_false_call
*Provenance: pod.py — SPC 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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