pod op• 데이터 종류: table → table
• 호출: 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)(구현을 직접 호출하려면 import pod; pod.pod_hitmiss_fit(table, size='a', hit='hit', link='logit', log_size=False, level=0.95, n_grid=200), 원장에서 가져오려면 opsspc.get("pod_hitmiss_fit"))
검출/미검출 이진 데이터로부터 일반화 선형모형으로 POD(a)를 적합 (table).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
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。
• 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_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 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_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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