pod op• 数据种类:table → table
• 调用: 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)(要直接调用实现,import pod; pod.pod_hitmiss_fit(table, size='a', hit='hit', link='logit', log_size=False, level=0.95, n_grid=200);从台账取用则 opsspc.get("pod_hitmiss_fit"))
用广义线性模型由“检出/漏检”二值数据拟合 POD(a)(table)。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
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。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。
• 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 作为输入)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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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