pod op• データ種: table → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.pod_hitmiss_fit(table, size='a', hit='hit', link='logit', log_size=False, level=0.95, n_grid=200) (実装を直接呼ぶなら import pod; pod.pod_hitmiss_fit(table, size='a', hit='hit', link='logit', log_size=False, level=0.95, n_grid=200)、台帳から引くなら opsspc.get("pod_hitmiss_fit"))
見つけた/見落としたの 2 値データから POD(a) を一般化線形モデルで当てる(table)。
POD(a) = F(β0 + β1 x)、x = a または ln a、F はリンクの逆(logit / probit / cloglog、MIL-HDBK-1823A G.4.1.1)。最尤推定はニュートン法(logit では反復重み付き最小二乗と同じ)、共分散は観測情報の逆。
a_p = (F⁻¹(p) − β0)/β1 で a50 / a90 を出す(logit なら a50 = −β0/β1)。a90/95 は 2 通り返す:
• a90_95(Wald / デルタ法): x90 + z_level · se(x90)、var(x90) = [vβ0 + 2 x90 c + x90² vβ1]/β1²。
• a90_95_lr(尤度比、G.4.2.2): x90 を固定して β1 について最大化した プロファイル対数尤度 ℓp(x90) が ℓmax − χ²₁(2·level − 1)/2 まで落ちる x90(片側なので 95 % なら χ² の 90 % 点 2.7055)。1823A のソフトは(μ, σ) の 2 次元の信頼域の包絡線を描くが、ここで返すのは a90 という 1 つの量に対する境界なので自由度 1 のプロファイルを使う —— 定義が違うことを明示しておく。尤度が十分に落ちない(データが少なく上限が無い)ときは None と lr_status = "unbounded"。
曲線 pod / pod_lower(Wald、水平方向)は n_grid 点。a90_95_beyond_data は Wald の a90/95 が試した最大の大きさを超えた(外挿である)ことの旗。
空の入力(table が 0 行、または空の dict)は ValueError。拒否(ValueError): 空の表・列の欠け、hit が 0/1 以外、全部検出か全部見落とし(曲線が立たない)、完全分離(ある大きさを境に全部見落とし/全部検出 = 最尤推定が無限大へ発散する)、β1 <= 0 または標準誤差の z_level 倍以下、未知の link。
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。
• poc_pod_lighting — py -3.11 examples/poc_pod_lighting.py
• poc_sem_wafer_defect_edge_bias — py -3.11 examples/poc_sem_wafer_defect_edge_bias.py
• poc_si_wafer_pl_defect_visibility — py -3.11 examples/poc_si_wafer_pl_defect_visibility.py
table を入力に取れる)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_false_call · pod_decision_tradeoff
*Provenance: pod.py — SPC operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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