pod op• Data kinds: signal → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.pod_false_call(noise, a_dec, log_response=False) (implementation को सीधे call करना हो तो import pod; pod.pod_false_call(noise, a_dec, log_response=False), registry से लेना हो तो opsspc.get("pod_false_call"))
दोष-रहित स्थलों की प्रतिक्रियाओं noise और decision threshold a_dec से false call की संभावना (table)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
判定は â > a_dec で「検出」(POD と同じ規則)。3 通りで返す:
• pfp_empirical = k/n —— 素の比率。
• pfp50 / pfp90 / pfp95 —— k 回 / n 機会の二項の片側上限 (Clopper–Pearson、Beta⁻¹(c; k+1, n−k))。MIL-HDBK-1823A G.4.6 の表 G-I と同じ定義で、0 回でも 0 にはならない(150 機会で 0 回なら PFP50 = 0.0046)。1823A は報告とリスク計算に PFP50 を使えと言う。
• pfp_normal —— 雑音を正規と見た 1 − Φ((y_dec − m)/s)(G.3.5.3、log_response なら対数座標で)。裾の外挿なので、分布の仮定に敏感(1823A G.3.4.2 が警告するとおり)。
空の入力(noise が 0 要素)は ValueError。拒否(ValueError): 空・非有限・2 点未満、雑音がすべて同じ値(正規の幅が 0)、a_dec が非有限(対数座標で 0 以下)。
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_pod_lighting — py -3.11 examples/poc_pod_lighting.py
• poc_sam_hybrid_bonding_voids — py -3.11 examples/poc_sam_hybrid_bonding_voids.py
table को input के रूप में लेते हैं)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_decision_tradeoff
*Provenance: pod.py — SPC operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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