pod op• Datenarten: table × signal → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.pod_decision_tradeoff(fit, noise, a_dec_grid=None, n_grid=25, level=0.95) (die Implementierung direkt: import pod; pod.pod_decision_tradeoff(fit, noise, a_dec_grid=None, n_grid=25, level=0.95); aus dem Register: opsspc.get("pod_decision_tradeoff"))
Abwägungstabelle von (a50, a90, a90/95, Fehlanzeige-Wahrscheinlichkeit) bei variierter Entscheidungsschwelle a_dec (table).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
MIL-HDBK-1823A G.3.6.2.4.1(図 G-28)の数表版。閾値を上げれば誤検出は減り、同じ回帰から出る a90/95 は大きくなる —— 「どこに閾値を置くか」は統計ではなく運用の判断で、この表はその判断の材料を並べるだけ(最適点は選ばない)。
*fit* は pod_ahat_fit の表、*noise* は無欠陥部位の応答(元の â の単位、座標は *fit* の log_response に従う)。*a_dec_grid* を省略すると、雑音の中央値から「雑音の平均 + 6 標準偏差」までを n_grid 点(対数座標なら等比)。各行は pod_from_ahat と pod_false_call を同じ閾値で呼んだものと一致する。
返り: 列 a_dec a50 a90 a90_95 pfp_normal pfp_empirical pfp50 pfp95(すべて長さ n_grid か len(a_dec_grid))。
空の入力(fit が空の dict)は ValueError。拒否(ValueError): pod_ahat_fit の表でない・β1 が 0 と区別できない、雑音が空・定数・非有限、閾値が非有限(対数座標で 0 以下)。
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• poc_pod_lighting — py -3.11 examples/poc_pod_lighting.py
table als Eingabe)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_false_call
*Provenance: pod.py — SPC Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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