Gauge R&R 中的錯誤分類<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />在裡面誤分類圖變異量規測試，
以下是同一件事嗎？
P（好的部分被錯誤拒絕）和 P（好的部分被拒絕）
P（錯誤的部分被錯誤地接受）和 P（錯誤的部分被接受）
P（部分好）在統計上代表什麼？
另外，“可重複性”和“可再現性”之間有什麼區別？
謝謝！
回复：Gauge R&R 中的錯誤分類“可重複性”和“再現性”這兩個術語最初來自量具 R&R 研究的正式定義。 重複性考慮了同一操作員使用同一量具多次測量同一零件時的變化。 它回答了“測量的可重複性如何？”這個問題。 再現性考慮了不同操作員使用不同量具測量同一零件時的變化。 它回答了“測量的可重複性如何？”這個問題。
您可能具有可接受的重複性但不可接受的再現性。 也許第二個量具不能正常工作或需要校準。 第二個操作員可能沒有遵循測量程序或缺乏培訓。
將測量中的這些不同類型的變化分開是有幫助的。
回复：Gauge R&R 中的錯誤分類你好，
這些概率之間存在差異。P（好的部分被錯誤地拒絕）和 P（壞的部分被錯誤地接受）是條件概率。如果您對零件有先驗知識，則可能需要使用條件概率。例如，如果您知道某個零件是好的，那麼您的好零件被錯誤拒絕的概率由條件概率 P（好的零件被錯誤拒絕）給出。同樣，如果您知道某個零件是壞的，那麼您的壞零件被錯誤接受的概率由條件概率 P（壞零件被錯誤接受）給出。現在，P（好的部分被拒絕）和 P（壞的部分被接受）是聯合概率。如果您不了解零件，您可能想要使用聯合概率。如果你有一個你沒有先驗知識的零件，那麼零件是好的但無論如何都會被拒絕的概率由 P（零件是好的但被拒絕）和零件是壞的並且將被接受的概率給出無論如何是P（部分不好並且被接受）。最後，P(part is good) 是邊際概率。當您對零件沒有先驗知識但想知道零件是好的概率時，您可能想使用此概率。
我希望這有幫助。
