MSA计算

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数型MSA方法介绍

数型MSA方法介绍(第三版)Part I: 总则1. 概述评价人在重复检测合格与不合格零件时的有效性或能力。

评价人拒收合格零件或接受不合格零件的风险有多大。

当评估再现性时，可以比较不同评价人的有效性。

2.概念A. 有效性（E）准确检测合格与不合格零件的能力它介于0到1之间，1是最完美的。

计算公式如下：E＝正确识别的零件数/正确数量的总机会数正确数量的总机会数＝零件数和每个零件被测次数的乘积。

例如：10个零件各测3次，则正确数量的总机会数将为3x10＝30B. 漏报概率（Probability of a Miss）Pmiss指接收不合格零件的机会——非常严重的错误。

计算公式：Pmiss＝漏报数量/不合格零件机会总数不合格零件机会总数＝研究中所用的不合格零件与每个零件被测次数的乘积。

例如：5个不合格零件各测3次，则不合格零件机会总数将为3x5＝15C.误报概率Pfa （Probability of a false alarm）指拒收合格零件的机会——造成不必要的返工和重检若Pfa过大，大量的成本将浪费于返工和重检。

Pfa＝误报数量/合格零件机会总数合格零件机会总数＝所用的合格零件与每个零件被测次数的乘积。

例如：6个合格零件各测3次，则合格零件机会总数将为3x 6＝18D. 偏倚是Pmiss和Pfa的函数B >= 0B＝Pfa/PmissB<1 偏倚倾向于接受零件(Pfa < Pmiss)B＝1 无偏倚(Pfa = Pmiss)B>1 偏倚倾向于拒收零件(Pfa > Pmiss)3.具体收集数据的方法从过程中抽取50个零件样本，以获得覆盖过程范围的零件。

真值已知3名评价人，每人对每个零件测3次接受(合格) ——1 拒绝(不合格) —— 0经验:特别选择—并非随机选择能判别合格或不合格的零件。

所选零件数参见下表：——选1/3合格，1/3不合格，1/3边缘产品（marginal）边缘产品：又可细分为，合格边缘和不合格边缘产品。

【精品文档】msa计算范例-范文word版 (7页)

本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==msa计算范例篇一：MSA计算量具重复性和再现性数据收集表图24：完成的GR&R数据收集表图25：量具GR&R 报告字头缩写P.I.S.M.O.E.A85代表通过测量系统基本变差源定义一个测量系统的另一个有用的模型。

这不仅是一个模型,也能支持广泛的应用。

篇二：MSA测量系统分析的案例分析MSA测量系统分析的案例分析从选矿生产过程中选取10个铁精矿样品，选用3名化检验人员，使用同一套检验系统，按不同的顺序分别检测10个样品，重复3遍。

检测结果数据如下表。

测量数据处理的结果及图表的解释本实验的测量结果数据的处理采用Minitable软件处理。

数据处理结果可用变差的方差分析表和图表两种方式来解释和说明。

其中，变差的方差分析表从各项方差占总变差的百分比来说明变异情况，图表则以图来说明。

1.变差的方差分析表本方法运用极差来计算方差，然后通过方差来计算各种变差及各变差占合计变异的比例，从而确定各变差的影响程度。

计算结果如表2。

由表2可知：。

(1)测量系统的合计量具R&R的研究变异值为17．38％，介于10％～20％之间，化检验系统变差较小，化验系统可以接受。

(2)测量系统的重复性为16．26％，介于10％～20％之间，波动较小，说明设备系统变差在可接受范围内。

但重复性(16．26％)较大，也是引起合计量具R&R偏高的主要原因，应引起注意，查明原因。

(3)测量系统的再现性和检验人员的变异都为6．15％，小于10％，说明检验人员间的变差波动很小。

化检验人员操作一致性较好。

(4)样品间的变异值为98．48％，变异显著，检验系统明显表示出样品间的品质差异。

(5)区别分类数(ndc)为7，大于5。

因此，化验系统能够满足测量的需要。

2.图表结果图表以较直观的方式来说明检验情况，并可以看出较细微的差异：（1）各变异分量各变异分量情况由图1显示，从图1可以看出样品间的变异是变异的主要来源，系统能够区分试样品位的变化。

MSA计算公式范文

MSA计算公式范文
MSA（Mean Shift Algorithm）是一种无参数的非监督学习算法，用
于对数据进行聚类。

该算法采用核密度估计的方法，通过不断移动数据点
的位置来寻找数据点密度最大的位置，最终将密度相近的数据点聚集在一起。

MSA的计算公式可以分为两个部分：核密度估计和均值漂移。

下面将
详细介绍这两个部分的计算公式。

1.核密度估计
核密度估计用于估计数据点周围的密度。

常用的核函数有高斯核函数、Epanechnikov核函数等。

核密度估计的计算公式如下：
其中，x是待估计密度的点，xi是数据点集中的其中一个点，K是核
函数，h是带宽参数，·，表示绝对值。

2.均值漂移
均值漂移是通过迭代计算来不断移动数据点的位置，直到达到最大密
度位置为止。

每次迭代时，计算数据点在核密度估计函数上的梯度，然后
根据梯度方向移动数据点。

均值漂移的计算公式如下：
其中，x表示当前数据点，qi表示移动后的数据点，N(x)表示以x为
中心，半径为h的所有数据点。

在每次迭代中，移动数据点的位置可以通过以下公式计算：
其中，x表示当前数据点，q(x)表示数据点在当前位置的均值漂移位置，n表示数据点的个数。

通过不断迭代计算，均值漂移算法会将密度相近的数据点聚集在一起。

总结起来，MSA的计算公式包括核密度估计和均值漂移两个部分，前
者用于估计数据点的密度，后者用于不断移动数据点的位置，直到达到最
大密度位置。

这种迭代的方式能够有效地将密度相近的数据点聚集在一起，实现聚类效果。

MSA计算公式.pdf

#DIV/0!
15
极差Rc 0.00 0.00
0.00
0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
Rc
0.0000
16
零件均值 X 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
X
0.0000
Rp XMax - XMin 0.0000
再现性-评价人变差(AV)
重复性和再现性 (GRR 或 R&R)零件变差零件数量 2
3
AV
[ XDIFF
K
2
2
EV2
/nr]
R& R
EV2 AV 2
#DIV/0! PV=RP×K3
K3
0.7071 0.5231
评价人数 K2
#DIV/0!
0.0000
2
0.7071 0.0000 总变差（TV)
#DIV/0!
分级数
这个分级数就是覆盖预期的产品变差所用不重叠的97%置信区间的数量
ndc=1.41(PV/R&R)
#DIV/0!
ndc取整，且应该大于等于5
控制限计算
极差上限
UCLR= R*D4
2次测量时D4=3.27；3次测量时D4=2.58
极差下限
UCLR= R*D3
试验少于7次时，D3=0，下控制限为0
7 0.19 0.19 0.19 0.189 0.00 0.19 0.19 0.19 0.190 0.00 0.19 0.19 0.19 0.190 0.00 0.190
05
极差 Ra 0.00 0.00
0.00

MSA计算说明

量具重复性与再现性说明
一、重复性：
重复性又称量具变异，是指用同一种量具，同一位作业者，多次测量相同
零件之指定特性时所得之变异。

⒈EV
：重复性。

⒉R ：所有作业者执行多次量测之变异平均值。

⒊K 1：重复性系数，与量测次数有关。

⒋TV ：全变异。

⒌R ＆R ：重复性与再现性变异。

⒍PV ：零件变异。

二、再现性：
再现性又称作业者变异，是指不同作业者以相同量具量测相同零件之特性时，量测平均值之变异。

⒈AV ：再现性。

⒉X DIFF ：不同作业者所量测之平均值之最大值与最小值之变异。

⒊K 2：再现性系数，与作业人数有关。

⒋TV ：全变异。

⒌n ：被量测零件数目。

⒍r ：每位作业者量测次数。

一、重复性＞再现性：⒈量测仪器需加以保养。

⒉产品之变异出现异常。

⒊量具之夹紧或定位不一致。

二、再现性＞重复性：⒈量具之校正未落实。

⒉作业者对量具使用不熟。

⒊可能需要辅助仪器协助作业者使用。

MSA计算公式范文

MSA计算公式范文MSA的计算公式通常采用以下方式：市场份额=公司或品牌销售额/市场总销售额具体而言，MSA可分为两种常见的计算方式：单位市场份额和相对市场份额。

1. 单位市场份额（Unit Market Share）单位市场份额是指一些公司或品牌在特定市场中的销售额占比。

它可以通过以下公式计算：单位市场份额=单位销售额/行业总销售额其中，单位销售额是指一些公司或品牌在特定时间内实际销售的产品或服务数量。

2. 相对市场份额（Relative Market Share）相对市场份额是指一些公司或品牌的销售额与竞争对手的销售额之比。

通过计算相对市场份额，可以了解一个公司相对于竞争对手在市场中的地位和竞争力。

相对市场份额的计算公式如下：相对市场份额=单位销售额/最大竞争对手的单位销售额最大竞争对手是指在市场中销售额最大的竞争对手。

通过计算单位市场份额和相对市场份额，可以对市场份额进行更准确和全面的评估。

除了以上两种常见的计算方式，还有其他一些与MSA相关的公式，例如市场覆盖率（Market Coverage）和增长率（Growth Rate）等。

市场覆盖率是指一些公司或品牌的销售额占整个市场总销售额的百分比。

市场覆盖率=单位销售额/行业总销售额增长率是指一些公司或品牌在特定时间内销售额的增长情况。

增长率=（当前销售额-前期销售额）/前期销售额×100通过计算增长率，可以了解一个公司或品牌的销售额增长速度。

MSA的计算公式可以帮助企业评估自身在市场中的地位和竞争力，并与竞争对手进行比较。

通过分析市场份额，企业可以制定更有效的市场战略，提高销售额和市场占有率。

然而，需要注意的是，MSA只是估算市场份额的一种方式，对于具体的市场状况和竞争环境，还需要进行深入的市场调研和分析。

MSA_计算公式

MSA_计算公式MSA（Mean Shift Algorithm）是一种非参数的聚类算法，主要用于数据点的聚类和密度估计。

它的计算公式是基于核密度估计和梯度上升的思想，通过迭代寻找数据点的局部最大密度区域，从而得到聚类结果。

1.数据点密度估计：对于给定的数据集，首先需要进行数据点的密度估计。

常用的方法是使用高斯核函数，计算每个数据点与其邻域内其他数据点的距离，并将距离作为权重计算密度。

具体公式如下：\[k(x_i, x_j) = \exp \left( -\frac{{\，x_i - x_j\，^2}}{{2h^2}} \right)\]其中，\(x_i\)和\(x_j\)是数据集中的两个数据点，\(h\)是高斯核函数的带宽。

2.梯度上升迭代：在数据点的密度估计完成后，需要进行梯度上升的迭代过程，找到局部最大密度区域。

具体公式如下：\[m(x) = \frac{\sum_{i=1}^{n} k(x, x_i) \cdotx_i}{\sum_{i=1}^{n} k(x, x_i)} - x\]其中，\(m(x)\)表示数据点\(x\)的梯度向量，\(k(x,x_i)\)表示数据点\(x\)与数据点\(x_i\)之间的权重，\(n\)表示数据集中的数据点数量。

3.密度最大化：通过迭代计算梯度向量，将数据点移动到局部最大密度区域。

具体公式如下：\[x_{t+1}=m(x_t)+x_t\]其中，\(x_{t+1}\)表示迭代后的数据点位置，\(x_t\)表示迭代前的数据点位置。

4.聚类结果：在迭代过程中，如果两个数据点的位置足够接近，则认为它们属于同一个聚类。

可以使用距离阈值来判断两个数据点是否属于同一个聚类。

MSA算法的优点是不需要预先指定聚类数量，且对于数据集的分布形状没有假设。

但是，该算法的计算复杂度较高，对数据点的数量和维度敏感。

因此，在实际应用中需要考虑算法的效率和可扩展性。

总结起来，MSA算法的计算公式主要包括数据点密度估计、梯度上升迭代、密度最大化和聚类结果。

MSA重复性再现性讲解及分析公式

分析方法
预实施 1、分析员要事先对所有零件进行编号并标识测量点，对于给定特征有多个测量点时，为避免零件内部偏差的影响，要确定其中一个作为测量点。 2、所选用的检查员一定是在测量仪器（设备）使用方面经过培训的熟练的人员。 3、如果可能的话，每次试验前应对测量仪器（设备）进行校准。
分析方法
4.97 4.98 0.03 5.05 5.04 5.03 0.02 4.98 5.02 4.99 0.04 4.98 4.97 4.96 0.02 5.01
4.97 4.98 0.03 4.97 4.98 5.01 0.04 4.97
5.04 5.05 0.02 5.02 5.03 5.04 0.02 4.96
XC3 XC31
XC22 XC23
XC32 XC33
XC24
XC34
XC25
XC35
XC26
XC36
XC27
XC37
XC28
XC38
XC29
XC39
XC2A
XC3A
XCbar
RC RC1 RC2 RC3
RC4
RC5 RC6 RC7 RC8 RC9 RCA RCbar
分析方法
计算公式 XAbar=(XA11+ XA12 +…+ XA3A)/30 XBbar=(XB11+ XB12 +…+ XB3A)/30 XCbar=(XC11+ XC12 +…+ XC3A)/30 Xbardiff=MAX(XAbar, XBbar, XCbar )-MIN (XAbar, XBbar, XCbar ) RAbar=(RA1 + RA2 + …+RAA )/10 RBbar=(RB1 + RB2 + …+RBB )/10 RCbar=(RC1 + RC2 + …+RCC )/10 Rbar=(RAbar + RBbar + RCbar ) /3

MSA分析具体步骤(非常实用)

(R&R2+ PV2)TV= 0.0020判%R＆R≥30%，测量系统不可以接受！定：分析評價：審核：w135********2009-8-20 21:15:01 GR&R分析報告.xls如附件，刚开始学习做MSA表格，GRR分析时测量的数据填入后结果却是不可接受，请教各位高手为什么会这样呢？数值测量方法依工具书所写：取10个样品进行编号，找三个测量员分别测量，第一次是按顺序测量，第二次和第三次是搞乱顺序后测量，期间三个人员不知道产品公差和零件编号。

天地一沙鸥2009-8-21 9:24:17 你的分析过程是正确的。

只是用来计算重复性变差、再现性变差和零件间变差的系数K应该都乘以5.15或6，你现在计算出来的实际上是标准差而不是变差。

但不影响最终的结果。

天地一沙鸥2009-8-21 9:26:02 我对各个系数稍微修改了一下，请看附件：GR&R分析报告.xls天地一沙鸥2009-8-21 9:27:27 下面是MINITAB的分析结果，证明你的计算过程是对的：量具 R&R 研究 - XBar/R 法方差分量来源方差分量贡献率合计量具 R&R 0.0000027 68.33重复性 0.0000022 55.24再现性 0.0000005 13.10部件间 0.0000013 31.67合计变异 0.0000039 100.00研究变异 %研究变来源标准差(SD) (5.15 * SD) 异 (%SV)合计量具 R&R 0.0016424 0.0084584 82.66重复性 0.0014767 0.0076048 74.32再现性 0.0007190 0.0037029 36.19部件间 0.0011181 0.0057582 56.27合计变异 0.0019869 0.0102324 100.00可区分的类别数 = 1测量值的量具 R&R天地一沙鸥2009-8-21 9:31:26 以下是MINITAB分析后的图形输出：天地一沙鸥2009-8-21 9:45:00 从测量值的均值控制图可以看出，大多数点在控制限之内，说明你这个测量系统不能很好地发现生产过程的变差，或者说你的测量系统的精度还不如生产设备的精度高。

msa方法及实例

msa方法及实例
MSA（Measurement Systems Analysis）测量系统分析，它使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析，以评估测量系统的分辨率和误差对于被测量的参数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成分。

以下是一个关于MSA的简单实例：
针对一把高度尺应用MSA分析方法的全过程。

具体步骤如下：
1.在现场取一根曲轴，选其上5个不同尺寸。

2.选用比高度尺精度高（一般高3倍以上）的精密三坐标测量出5个尺寸的基准值。

3.用高度尺分别测量5个尺寸，每个尺寸重复测12次。

4.输入软件，自动得到结果。

5.接收准则：≤5%接收，≥10%拒收；5%—10%有条件接收。

6.结果处理：该例中线性自动计算为3%至5%，按照接收准则线性可接收。

若大于5%，我们要从人、机、料、法、环、测几个方面
去查找根本原因并改进，若已对产品质量造成影响，还需去追溯造成影响的产品，重新检测，直到满足要求。

以上信息仅供参考，如有需要，建议查阅专业书籍或咨询专业人士。

MSA计算公式范文

MSA计算公式范文MSA，全称为市场占有率（Market Share Analysis），是一种用于评估企业在特定市场中的竞争地位的方法。

通过计算企业在市场中的销售额与整个市场销售额之比，可以了解企业在市场中的占有率。

MSA的计算公式如下：市场占有率（MS）=企业销售额（TS）/市场总销售额（TMS）*100%其中MS为企业的市场占有率TS为企业的销售额TMS为市场总销售额。

市场占有率通过百分比的形式呈现，反映了企业在市场中的相对竞争地位。

当企业的市场占有率高时，说明该企业在市场中具有较强的竞争优势，而当市场占有率低时，则说明企业在市场中的竞争地位相对较弱。

MSA的计算公式是简单直接的，但需要注意的是，计算市场占有率的结果仅仅是一个相对指标，只能反映企业在市场中的份额，不能完全代表企业的市场地位。

实际上，衡量企业市场地位的指标还有许多其他因素，如品牌知名度、产品质量、服务水平等。

因此，在进行市场占有率分析时，需要综合考虑多个因素，以便更全面准确地评估企业在市场中的地位。

通过市场占有率的分析，企业可以了解自身在市场中的竞争优势，并根据分析结果进行调整和优化，以提高自身的市场地位。

同时，市场占有率分析也可以作为企业决策的参考依据，帮助企业制定更精准的市场营销策略，提高市场占有率。

总而言之，市场占有率（MSA）是一种常用的分析方法，通过计算企业在市场中的销售额与整个市场销售额之比，可以了解企业在市场中的占有率。

然而，需要注意的是，市场占有率仅是一个相对指标，无法完全代表企业在市场中的竞争地位，因此在进行市场占有率分析时，需要综合考虑多个因素，以便更全面准确地评估企业在市场中的地位。

MSA偏倚计算

б
бr n 偏倚 бb d2бb d*
b
= 0.030853 = 0.648225
t=
6、1-α 置信取间：偏倚= -0.04653 n(m) 测量值 10 基准值= t统计量测量值 0.648225 均值X 75.02 0.0000 df 10.8 标准偏差б r 0.1194 α =0.5 显著t值 2.206 g=1 偏倚
制定：
审核：
d2бb d*
( tv,1-α/2 )
偏倚+
( tv,1-α/2 )
= 0.090501 均值的标准偏差б b 0.030853485
d*= 3.55
低值高值注：低值、高值位于95%的置信区间
0.0200 -0.04653 0.090501
备注：该量具的1-α 置信区间为[-0.0044，0.00932]，0落在置信区间内，故该偏倚在α 水平是可接受的。
2、在实际工作条件下（装配车间）评价人测量样件10次，取平均值：序号 X1 X2 X3 X4 X5 实测值
75.10 75.20 75.20 75.10 74.90
序号 X6 X7 X8 X9 X10
实测值
75.00 75.00 75.00 74.90 74.80
序号 X11 X12 X13 X14 X15
实测值测量平均值：
X =
5、可重复性标准偏差
பைடு நூலகம்åX
i =1
10
i
10
= 75.02
3、偏倚计算：偏倚 = 测量平均值－基准值 = 0.0200
max(xi)-min(xi) бr
= = 0.1194
d*
=
4、偏倚占过程变差（公差）的百分比计算：偏倚% = 100× （偏倚/过程变差（公差）） = 0.34%

MSA_计算公式

MSA_计算公式MSA（Multiple Sequence Alignment，多序列比对）是生物信息学领域中常用的一种方法，用于比对多个生物序列以找出它们的相似性和差异性。

MSA计算公式一般基于序列之间的相似性或差异性进行评估。

常见的计算公式包括Pairwise Alignment、Progressive Alignment和Consistency-based Alignment等。

下面将详细介绍这些计算公式以及它们的应用。

1. Pairwise Alignment（两两比对）Pairwise Alignment是一种基本的序列比对方法。

它通过计算两个序列之间的相似性得分，来量化它们的相似程度。

常用的Pairwise Alignment算法有Needleman-Wunsch算法和Smith-Waterman算法。

Needleman-Wunsch算法采用动态规划的思想，通过填充比对得分矩阵，得到两个序列间的全局最优比对结果。

相似性得分计算公式如下：Score(i, j) = Match(i, j) + max {Score(i-1, j-1), Score(i,j-1), Score(i-1, j)}Smith-Waterman算法也采用动态规划的思想，通过填充比对得分矩阵，得到两个序列间的局部最优比对结果。

相似性得分计算公式如下：Score(i, j) = Match(i, j) + max {0, Score(i-1, j-1), Score(i, j-1), Score(i-1, j)}2. Progressive Alignment（渐进比对）Progressive Alignment是一种递归的序列比对方法，通过逐步合并相似序列来构建多序列比对。

它基于pairwise alignment的思想，先计算任意两个序列之间的相似性得分，然后通过聚类或分治等方法，依次合并相似的序列。

Progressive Alignment的计算公式根据具体的方法而有所不同。

MSA_计算公式

MSA_计算公式MSA是平均速度计算公式。

在物理学中，平均速度（mean speed）是指其中一段时间内物体所经过路径的长度与时间的比值。

平均速度的计算公式为：平均速度（v）=总位移（Δs）/总时间（Δt）其中，总位移是指物体在一段时间内沿路径移动的距离，总时间是指所测量的时间间隔。

平均速度的单位通常使用国际单位制中的米/秒（m/s）。

在实际问题中，可以根据已知条件使用平均速度计算公式解决一些与运动有关的问题。

以下是一些常见的应用示例：1.一辆汽车从A点到B点的距离为300公里，用时5小时。

求汽车的平均速度。

解：已知总位移Δs=300公里，总时间Δt=5小时，将单位统一转化为国际单位制，1公里=1000米，1小时=3600秒，则Δt=5h=5*3600s2.一个人从家出发，沿直线道路每小时行驶60公里。

求这个人在3个小时内行驶的距离。

解：已知平均速度v=60 km/h，总时间Δt=3 h，将单位统一转化为国际单位制，1公里=1000米，1小时=3600秒，则代入计算公式3.一个人从A点出发，向北行驶100米后又返回原地，用时2分钟。

求这个人的平均速度。

解：已知总位移Δs=0，总时间Δt=2 min，将单位统一转化为国际单位制，1分钟=60秒，则Δt=2 min = 2 * 60 s代入计算公式，得到平均速度v=0/(2*60s)=0m/s需要注意的是，平均速度只是其中一时间段内物体的速度的平均值，不能反映物体在运动过程中速度的变化。

在计算过程中，需要将单位统一转化为国际单位制，以保证计算的准确性。

同时，在实际应用中，也需要根据具体情况考虑其他因素对速度的影响，比如交通状况、路况等。

MSA计算方法

MSA计算方法MSA（Mean Shift Algorithm）是一种非参数无监督学习算法，广泛应用于数据聚类和图像分割等领域。

它的基本思想是寻找数据点的概率密度最大值，从而确定类别或划分区域。

MSA的计算过程主要包括以下几个步骤：1.数据点选择：从给定的数据集中选择一个数据点作为初始点。

2.窗口大小选择：选择一个合适的窗口大小。

窗口大小可以决定概率密度的计算范围。

如果窗口过小，可能导致过多的小尺度模式；如果窗口过大，可能导致尺度较大的模式被忽略。

3.密度计算：计算窗口内每个数据点的概率密度。

一种常用的计算方法是采用核函数，如高斯核函数，来确定每个数据点与初始点之间的距离。

4.密度最大值寻找：选择密度最大的数据点作为新的初始点。

5.迭代：重复步骤3和步骤4，直到初始点不再变化或达到预先设定的迭代次数。

6.数据点分类：将每个数据点分类到其最近的初始点。

分配完所有数据点后，完成一个聚类过程。

MSA的计算方法有一些优点和应用范围：1.无需预设类别：MSA是一个无监督学习算法，不需要预设数据类别，能自动进行聚类。

2.鲁棒性较强：MSA不受初始点的选择和窗口大小的变化影响，算法具有较好的鲁棒性。

3.适用于多种数据类型：MSA不仅适用于数值型数据，也适用于字符串型、图像型等多种数据类型。

4.可扩展性好：MSA可以通过调整参数实现不同的聚类要求，如聚类数目、分类精度等。

MSA算法的应用非常广泛，主要集中在以下几个领域：1.数据聚类：MSA可以用于将数据点划分为不同的类别，找出数据集中隐藏的结构和模式。

2.图像分割：MSA可以将图像划分为不同的区域，使得同一区域内的像素具有相似的特性。

3.移动目标跟踪：MSA可以根据目标的外观特征，实现对移动目标的实时跟踪。

4.目标识别：MSA可以用于在复杂背景下，区分目标和背景，提取目标的特征。

总之，MSA是一种非常有用的聚类算法，它通过寻找数据点的概率密度最大值，能够实现数据聚类、图像分割以及目标跟踪等应用。

MSA计算

当试验次数为 2 次时 D4=3.27, 3 次时 D4=2.58。 UCLR 表示 R 的界限。圈出那些超出界限的值，了解原因并纠正。用原来相同的评价人和仪器对同一个零件重复原来的测量,，或剔除这些值并由其余观测值再次平均并计算 R 和 UCLR 值。
图 25：量具 GR&R 报告量具重复性和再现性报告
0.880 0.42 1.099
0.150 0.09 0.367
-1.327 0.39 -1.064
-0.483 0.38 -0.186
0.080 0.20 0.454
-0.503 0.10 -0.342
1.697 0.42 1.940
-1.807 0.67 -1.571
X= ([R a= 0.184] + [R b=0.513] + [ R c=0.328 ]) / [#评价人个数= 3] = [MaxX =0.1903] - [MinX= -0.2543] = XDIFF = 0.446 • [R=0.3417]*[D4 =2.5 8 ]= UCLR = 0.8816 •
平均值 0.1 0.1 0.2 X a= R a= 0.19 0.1 0.0 0.1 0.0 X b= R b= 0.06 0.5 -0.2 -0.2 -0.2 X c = -0.25 R c= 0.3 Rp= 0.00 3.5 R= 0.34
0.073 0.19 0.169
-1.157 0.42 -0.851
= √GRR 2 + PV 2 =√(0.30575 +1.10456 ) =
1.14610
2 2
8 9 10
ndc
= 1.41( =
= 1.41(
1.10456 0.30575

MSA偏倚计算

实测值测量平均值：
10
X =
5、可重复性标准偏差
∑X
i =1
i
10
= 75.02
3、偏倚计算：偏倚 = 测量平均值－基准值 = 0.0200
max(xi)-min(xi) бr
= = 0.1194
d*
4、偏倚占过程变差（公差）的百分比计算：偏倚% = 100×（偏倚/过程变差（公差）） = 0.34%
0.0200 -0.04653 0.090501
制定：
审核：
测量系统偏倚分析表
NO: 01 量具名称：万用表量具编号： 3100243293 量具量程： 0-200Ω
1、选取75 标准电阻：基准值= 75.0000 参数上限= 参数下限= 3 -2.9
表格编号：xx/xx-xx-xxxx 基准件名称：标准电阻75Ω 测量参数：电阻参数规格： 0.1 测量日期：测量人员： xxxxxx xxx
偏倚+
= 0.090501 标准偏差бr 0.1194 α=0.5 显著t值 2.206 g=1 偏倚均值的标准偏差бb 0.030853485
d*=
低值
3.55 高值注：低值、高值位于95%的置信
区间该量具的1-α置信区间为[-0.0044，0.00932]，0落在置信区间内，故该偏倚在α水平是可接受的。备注：
бb = t=
бr
= 0.030853
n 偏倚 бb d2бb d* ( tv,1-α/2 )
= 0.648225
6、1-α置信取间：偏倚= -0.04653 n(m) 测量值 10 基准值= t统计量测量值 0.648225 均值X 75.02 0.0000 df 10.（装配车间）评价人测量样件10次，取平均值：序号 X1 X2 X3 X4 X5 实测值