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誤分類概率（在變異性屬性量具平台中）

大家好，

 

任何人都可以在更好地理解 JMP 的變異性屬性量具平台中生成的“MissClassification Probabilities Report”背後的統計細節方面為我指明正確的方向嗎？

 

這些是如何根據對連續 Y 與分類 X 的分析進行計算的（例如在 Gauge R&R 中，當我們有測量與操作員、部件和操作員*部件時）。

 

我熟悉 alpha 和 beta 的概念，以及它們的補充。這些與 alpha 和 beta 有什麼關係？

 

以下是我在 JMP 幫助（質量和過程方法手冊）中找到的內容：

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誤分類概率

由於測量偏差，好的零件可能會被拒絕，而壞的零件會被接受。 這就是所謂的錯誤分類。 一旦您選擇了誤分類概率選項，如果您尚未這樣做，系統會提示您選擇模型類型並輸入規格限。

的例子誤分類概率報告

 

請注意以下事項：

•第一個和第二個值是有條件的概率。

•第三個和第四個值是聯合的概率。

•第五個值是邊際概率。

•前四個值是概率隨著測量變化的減少而減少的誤差。

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提前感謝您提供的任何見解！

回复：誤分類概率（在變異性屬性量具平台中）

詳細公式在以下鏈接的文檔中給出：

https://www.jmp.com/support/help/en/15.1/#page/jmp/statistical-details-for-the-misclassification-probabilities.shtml#ww469136

回复：誤分類概率（在變異性屬性量具平台中）

你好，

這是一個包含我們在描述 JMP 的錯誤分類概率輸出時使用的附加解釋的頁面。

希望這會有所幫助。