pod op• Data kinds: table × signal → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.pod_decision_tradeoff(fit, noise, a_dec_grid=None, n_grid=25, level=0.95) (implementation को सीधे call करना हो तो import pod; pod.pod_decision_tradeoff(fit, noise, a_dec_grid=None, n_grid=25, level=0.95), registry से लेना हो तो opsspc.get("pod_decision_tradeoff"))
decision threshold a_dec बदलने पर (a50, a90, a90/95, false call संभावना) की trade-off तालिका (table)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
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)。
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_pod_lighting — py -3.11 examples/poc_pod_lighting.py
table को input के रूप में लेते हैं)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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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