pod op• 데이터 종류: signal → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.pod_false_call(noise, a_dec, log_response=False)(구현을 직접 호출하려면 import pod; pod.pod_false_call(noise, a_dec, log_response=False), 원장에서 가져오려면 opsspc.get("pod_false_call"))
무결함 부위의 응답 noise 와 판정 임계값 a_dec 로부터 오검출 확률 (table).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
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)。
• 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.
• 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 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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