pod_from_ahat — SPC pod op

• 데이터 종류: table → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.pod_from_ahat(fit, a_dec, level=0.95, n_grid=200, a=None)(구현을 직접 호출하려면 import pod; pod.pod_from_ahat(fit, a_dec, level=0.95, n_grid=200, a=None), 원장에서 가져오려면 opsspc.get("pod_from_ahat"))

사용법

â 대 a 회귀와 판정 임계값 a_dec 로부터 POD(a) 곡선과 a50 / a90 / a90/95 (table).

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

判定は â > a_dec で「検出」。回帰 y = β0 + β1 x + ε のもとで POD(x) = Φ((x − μ)/σ_pod)、μ = (y_dec − β0)/β1、σ_pod = σ/β1 (MIL-HDBK-1823A G.3.4.3。y_dec は a_dec を回帰の y 座標へ写したもの)。a50 = μ、a90 = μ + z_0.9 σ_pod(z_0.9 = 1.281552)を元の単位へ戻す。

a90/95 はデルタ法: (β0, β1, σ) の共分散をヤコビアン ∂(μ, σ_pod)/∂(β0, β1, σ) で写し、x90 + z_level · sqrt(vμ + z_0.9² vσ + 2 z_0.9 c)。level は片側の信頼水準(既定 0.95 → z = 1.644854)。

曲線の下限 pod_lower は「各 POD 水準 p の大きさ a_p の上限」をつないだ線(水平方向のデルタ法)。だから下限が 0.9 を横切る大きさは a90/95 と一致する。bound_monotone が False のとき(σ_pod が自分の標準誤差の z 倍に届かない = データが少なすぎる)下限曲線は 1 価にならず、読まないこと。

★a90_95_beyond_data が True のとき、a90/95 は試した最大の大きさより先にある —— 回帰の直線を試験の外へ延ばした外挿で、1823A が「データの外で POD を語るな」という領域。数は返すが、その数で合否を決めてはいけないことを旗で同伴させる(PoC の暗視野照明: 試した最大 300 µm に対し a90/95 = 5,952 µm)。

*a* を渡すとその大きさで曲線を評価する。省略時は当てに使った大きさの範囲を少し広げた n_grid 点(対数座標なら等比)。

空の入力(fit が空の dict)は ValueError。拒否(ValueError): pod_ahat_fit の表でない、β1 <= 0(応答が大きさとともに増えない = 検出曲線が無い)、β1 が自分の標準誤差の z_level 倍以下(増えると言えない —— その傾きで割った a50 は 10^12 µm のような数になる)、a_dec が非有限(対数座標で 0 以下)、level が (0.5, 1) の外。

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_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

타입이 이어지는 다음 연산자(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

같은 카테고리(pod)

pod_ahat_fit · pod_hitmiss_fit · pod_false_call · 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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