MSA偏倚研究分析
MSA偏倚分析表
产品名称
静涡旋轮外壳
被测参数
15
量具名称
海克斯康三坐标
量具编号
YZ-PZ-A-0002
使用量具 基准确定 测量次数
测量值
1 99.998
2 99.997
量具编号 3
99.998
4 99.997
5 99.998
测量人 6
99.998
分析记录
规格 量具类型
7 99.998
8 99.997
7.202
参考值= 100.00 统计的t值
，α=
df
0.050 ,g= 1 显著的t值(2-有尾数的) 偏倚
,d*2= 3.55
,d2= 3.472
偏倚的95%置信度区间
下限
上限
测量值
-10.385
结论:
0落在 偏倚值
分析人/日期:
10.80
2.206
-74.7944
-90.3333
审批人/日期:
0.024
0.017
0.010
0.025
0.017
0.025
0.027
0.014
0.025
0.007
0.023
0.018
平均值
X=ΣX/15=
25.203
最大值Xmax=
100.023
最小值=
直方图组距 -5.1889375 7.1889375 19.5668125 31.9446875 44.3225625 56.7004375 69.0783125 81.4561875 93.8340625 106.211938
0.012
0.025
组距z= 12.377875
MSA测量系统(稳定性、偏移和线性研究)分析报告
XXXX作业文件文件编号：JT/C－7.6J－003版号：A/0（MSA）测量系统分析稳定性、偏移和线性研究作业指导书批准：吕春刚审核：尹宝永编制：邹国臣受控状态：分发号：2006年11月15日发布2006年11月15日实施量具的稳定性、偏移、线性研究作业指导书JT/C－7.6J－0031目的为了配备并使用与要求的测量能力相一致的测量仪器，通过适当的统计技术，对测量系统的五个特性进行分析，使测量结果的不确定度已知，为准确评定产品提高质量保证。
2适用范围适用于公司使用的所有测量仪器的稳定性、偏移和线性的测量分析。
3职责3.1检验科负责确定过程所需要的测量仪器，并定期校准和检定，对使用的测量系统分析，对存在的异常情况及时采取纠正预防措施。
3.2工会负责根据需要组织和安排测量系统技术应用的培训。
3.3生产科配合对测量仪器进行测量系统分析。
4术语4.1偏倚偏倚是测量结果的观测平均值与基准值（标准值）的差值。
4.2稳定性（飘移）稳定性是测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件的单一特性时获得的测量值总变差。
4.3线性线性是在量具预期的工作量程内，偏倚值的变差。
4.4重复性重复性是由一个评价人，采用一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性获得的测量值的变差。
4.5再现性再现性是由不同的评价人，采用相同的测量仪器，测量同一零件的同一特性的测量平均值的变差。
5测量系统分析作业准备5.1确定测量过程需要使用的测量仪器以及测量系统分析的范围。
a)控制计划有要求的工序所使用的测量仪器；b)有SPC控制要求的过程，特别是有关键/特殊特性的产品及过程；c)新产品、新过程；d)新增的测量仪器；e)已经作过测量系统分析，重新修理后。
5.2公司按GB/T10012标准要求，建立公司计量管理体系，确保建立的测量系统的可靠性。
6分析研究过程 6.1稳定性分析研究1）取一样件，并建立其可追溯到相关标准的参考值。
如果无法取得这样的样件，则选择一个落在产品测量范围中间的生产零件，指定它为基准样件进行稳定性分析。
如何进行MSA量具线性和偏倚的研究
如何进行MSA量具线性和偏倚的研究
1、测量系统没有偏倚最好，如果有，我们希望是线性偏倚，这样可以对测量系统进行修正。
如果存在偏倚又不存在线性，那么这个测量系统是不合格的。
2、为了说明如何进行量具线性和偏倚的研究，我们使用盈质统计分析软件打开一个包含测量数据的Excel文件。
这是5种规格的部件，分别检测它们的厚度，每种部件进行12次测量，要求分析测量系统是否有偏倚和线性。
3、点击“测量系统分析”菜单下的“量具线性和偏倚”。
4、部件号选择“部件编号”这一列，参考值选择“标准值（毫米）”这一列，测量结果选择“测量结果(毫米)”这一列，过程变异或6倍历史标准差有则填，没有则不填。
5、点击确定，可得到量具线性和偏倚的分析结果及图形。
6、从右侧的图形可以清楚看到，测量系统存在正偏倚。
7、再来看左侧的分析结果，量具偏倚，整体偏倚为0.408208，P值为0，表明这是显著的偏倚。
那么来看一下这种偏倚是否有线性，主要看量具线性中的斜率，其P值大于0.05，表明它是不显著的，所以不存在线性。
综上所述，该测量系统存在偏倚却不存在线性，需要更换或调整再评估。
7、如果已知过程变异或6倍历史标准差为0.36，可以更清晰地在图上看到存在偏倚，不存在线性。
8、分析结果的量具偏倚中求得平均偏倚为113.4%，线性百分率只有0.039。
9、如需查看完整视频或了解更多信息，请百度搜索“盈质统计分析软件”查看。
MSA测量系统分析(稳定性偏倚线性)
下限 上限
测量值
124
0.5
59.9832
59.963 60.003
结果分析——计算法1：
偏倚接受准则： A、 对测量重要特性的系统，偏倚%≤10%时可接受 B、 对测量一般特性的系统，偏倚%≤30%时可接受； C、 偏倚%>30%时，此测量仪器不可接受。 结果分析——计算法2：
如果0落在偏倚的95%置信区间（下限，上限）内,过程小组可以假设测量偏倚在a＝0.05的 水平上是可以接受的,同时假定实际使用不会导致附加变差源。
编号:LZ/QR 7.1-41-00-F0708010
量具编号
Gage type: >>>> 150mm/0.02mm
量具类型
Date: >>>> 2010/4/22
Concl us结i： 论：
日期
■不可接受
X-Bar
σ重复
σb
偏倚 % Bias
d2=
59.9832 0.0461 0.0092 59.9832 21691.69% 2.3260
g d2* Sq.Rt.n 统计的t值 6σ过 程变 t14,.975=
Measurement Systems Analysis Report (Bias) 测量系统分析报告（偏倚）
Date:
>>>> 2011/4/20
日期 Performed 操By作: 者
>>>>
Part No.:
>>racteristi 被c M测e参as数ured:
>>>> 60
25 2.326
6507.5057 0.2765 2.14479
计量型MSA五性分析报告
XXX 公司计量型MSA 分析报告日 期：实 施 人： 评 价 人：仪器名称： 仪器编号： 分析结论： 合格 不合格 审 核：批 准：2017年2月23日陈秋凤、雷丽花、欧阳丽敏 张志超数显卡尺（中间检验） XXX计量型MSA分析报告目录稳定性 (1)偏倚 (4)线性 (7)重复性和 (9)再现性备注: 对于有条件接收的项目应阐述接受原因.第一节稳定性分析1.1 稳定性概述在经过一段长时间下，用相同的测量系统对同一基准或零件的同一特性进行测量所获得的总变差，即稳定性是整个时间的偏倚变化。
1.2 试验方案2017 年 02 月份，随机抽取一常见印制板样品，让中间检验员工每天的早上及晚上分别使用数显卡尺对样品外形尺寸测量5次/组，共测量25组数据，并将每次测量的数据记录在表1。
1.3 数据收集表1 稳定性分析数据收集记录表1.4 测量系统稳定性可接受判定标准1.4.1 不允许有超出控制限的点；1.4.2 连续7点位于中心线同一侧；1.4.3 连续6点上升或下降；1.4.4 连续14点交替上下变化；1.4.5 连续3点有2点距中心的距离大于两个标准差；1.4.6 连续5点中有4点距离中心线的距离大于一个标准差；1.4.7 连续15点排列在中心线的一个标准差范围内；1.4.8 连续8点距中心线的距离大于一个标准差。
1.5 数据分析图1 中间检验_数显卡尺 Xbar-R控制图从图1 Minitab生成Xbar-R控制图可知，没有控制点超出稳定性可接受判定标准，表明该测量系统稳定性可接受。
1.6 测量系统稳定性分析结果判定对中间检验_数显卡尺进行稳定性分析，分析结果表明该测量系统稳定性可接受。
第二节偏倚分析2.1 偏倚分析概述对相同零件上同一特性的观测值与真值（参考值）的差异。
2.2 试样方案2.2.1选择一个被测样品,确定样品的外形尺寸基准值x，样品外形尺寸基准值通过__铣边工序所使用的泛用型尺寸测量机重复测量10次取测量均值获得。
MSA偏倚性分析
中心 0 0 0 0 0 0
条件 <=0 <=0 <=0 <=0 <=0 <=0
0
频数 0 0 0 0 0 0
0
频率
0
g= 1
计算公式
X bar X i n
i 1
n
重复性 r R* d2
平均值，Xbar 标准差，σr
b r
m
t
偏倚
bn(m) 测量值源自平均值的标准误差，σb0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
4 5 6 7 8
直方图数据
1 最大值 0.9 0.8 0 0.7 0.6 最小值 0.5 0 0.4 0.3 组数 0.2 2 0.1 0 组距
组数 1 2 3 4 5 6 d2*= #N/A
0 0
下界 0 0 0 0 0 0
0
上界 0 0 0 0 0 0
测量系统偏倚分析表
量具名称： 量具编号： 量具量程： 零件名称： 测量参数： 参数规格： 数据记录表 读数 偏倚 读数 偏倚 测量人
1 2 3
测 量 次 数
0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
偏倚——直方图
测 量 次 数
9 10 11 12 13 14 15
#DIV/0!
评价人/日期
0 参考值=
#DIV/0! α=0.05
显著的t值 （双尾）
0.00000 g=1
偏倚
#DIV/0! m=0 #N/A
统计的t 值 测量值
自由度，df
偏倚为95%的置信度区间 下限 上限
#####
MSA分析报告
XXX 公司计量型MSA 分析报告日 期：实 施 人： 评 价 人：仪器名称： 仪器编号： 分析结论： 合格 不合格 审 核：批 准：2017年2月23日陈秋凤、雷丽花、欧阳丽敏 X 志超数显卡尺（中间检验） XXX计量型MSA分析报告目录稳定性 (1)偏倚 (4)线性 (7)重复性和 (9)再现性备注: 对于有条件接收的项目应阐述接受原因.第一节稳定性分析1.1 稳定性概述在经过一段长时间下，用相同的测量系统对同一基准或零件的同一特性进行测量所获得的总变差，即稳定性是整个时间的偏倚变化。
1.2试验方案2017年02月份，随机抽取一常见印制板样品，让中间检验员工每天的早上与晚上分别使用数显卡尺对样品外形尺寸测量5次/组，共测量25组数据，并将每次测量的数据记录在表1。
1.3数据收集表1 稳定性分析数据收集记录表1.4 测量系统稳定性可接受判定标准1.4.1 不允许有超出控制限的点；1.4.2 连续7点位于中心线同一侧；1.4.3 连续6点上升或下降；1.4.4 连续14点交替上下变化；1.4.5 连续3点有2点距中心的距离大于两个标准差；1.4.6 连续5点中有4点距离中心线的距离大于一个标准差；1.4.7 连续15点排列在中心线的一个标准差X围内；1.4.8 连续8点距中心线的距离大于一个标准差。
1.5数据分析图1中间检验_数显卡尺Xbar-R控制图从图1 Minitab生成Xbar-R控制图可知，没有控制点超出稳定性可接受判定标准，表明该测量系统稳定性可接受。
1.6测量系统稳定性分析结果判定对中间检验_数显卡尺进行稳定性分析，分析结果表明该测量系统稳定性可接受。
第二节偏倚分析2.1 偏倚分析概述对相同零件上同一特性的观测值与真值（参考值）的差异。
2.2 试样方案2.2.1选择一个被测样品,确定样品的外形尺寸基准值x，样品外形尺寸基准值通过__铣边工序所使用的泛用型尺寸测量机重复测量10次取测量均值获得。
MSA-偏倚性分析(案例OK)
量具名称：基准件名称：测量日期：量具编号：测量参数：测量人员：
量具类型：参数规格：1、用三坐标测量仪确定样件基准值（测量5次，取平均值）：
测量次数
测量值114.150基准值=
14.1040
214.130314.140参数规格上限：14.500414.150参数规格下限：13.500
5
13.950
2、评价人测量样件10次，取平均值：
序号实测值序号实测值X 113.98X 614.17测量平均值：
X 213.95X 713.98X 313.97X 813.97X 414.14X 913.9614.037
X 5
14.16
X 10
14.09
3、偏倚计算：
偏倚 = 测量平均值－基准值
= -0.0670
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））
= 6.70%
判断准则： | B | < T/10
备注：偏倚占过程变差6.7%,量测系统可以接受.
制定：审核：
2. 本表單格式生效日期:11/1/05
游标卡尺计量
Base Bottom TSD-200 14+/0.514+/-0.5
0.0001
基准值
=
å5
X ==
å=10
10
1
i i
X
X 建興光電科技(廣州)有限公司。
测量系统分析MSA(偏倚、线性、稳定性、GAA)
版本：8日期：2020.02.10量测系统分析作业系统Measurement System Analysis (MSA)一，前言1.所谓『测量系统』是指用来对被测特性的操作、程序、量具、设备、以及操作人员的集合。
2.理想的量测系统应对所测量的任何产品，具有错误分类为零的概率的统计特性。
3.遗憾的是，具有这样理想的统计特性的测量系统几乎是不存在，但是过程管理却又一定要运用到量测系统。
为此，过程管理者不得不采用统计特性不太理想的测量系统。
4.因此需要运用统计方法，评估量测系统可接受程度，以便适切选用一个可以接受的量测系统。
二，进行MSA之前提量测系统包含设备、操作者与场地等之组成，各项操作上之不确定性造成量测结果的变异，在进行系统分析之前，必须进行必要之管制及监督和维持量测过程(包括设备、程序和操作者之技能)，使其处于统计管制状态下，才能得到稳定可靠之评量结果，也能确保确实得到系统实际之量测能力。
在此同时，管理阶层有责任识别对数据的统计特性，也有责任确保用哪些特性作为选择一个测量系统的基础，以及测量它们的可接受方法。
在评价一个测量系统时需要确定三个基本问题，1)测量系统有足够的分辨能力吗？2)这种测量系统在一定时间内是否在统计上保持一致？3)这些统计性能在预期范围内是否一致，并且用于过程分析或控制是否可接受？三，MSA方法选择量测系统分析就是评量其"再现性(Repeatability)"及"再生性(Reproducibility)"(Gage R&R)吗？Gage R&R可衡量提供一量测系统总和量测能力之统计指标，因此容易形成MSA=Gage R&R的看法，但这并非完全正确。
应依照量测系统用以测定质量特性之需求，决定所需要具备哪些可被接受之统计特征，这些特征包括"五性一力"："五性"(1)偏移(Bias)(2)稳定性(Stability)(3)线性(Linearity)(4)再现性(Repeatability)(5)再生性(Reproducibility)"一力"(1)鉴别力/分辨力(Discrimination)四，MSA作业系统本量测系统分析(MSA)作业系统包含以下常用MSA方法，摘要说明重点如下：(1)偏移(Bias)：指由同一操作人员使用相同量具，量测同一零件之相同特性多次数所得平均值与工具室或精密仪器量测同一零件之相同特性所得之真值或基准值之间的偏差值。
有关MSA及偏倚研究和量具能力的CgCgk研究问题的答复
有关MSA及偏倚研究和量具能力的Cg/Cgk研究问题的答复(2014-09-14 18:03:40)转载▼标签：分类：质量工具与方法偏倚cgcgkmsa测量系统分析有网友询问有关MSA及偏倚研究和量具能力的Cg/Cgk研究方面的两个问题，现将相应答复分享给感兴趣同仁，以供参考。
问题一：有人说，如果产品的Ppk是很充分的比如大于2.0的时候，就可以忽略MSA的影响，我听了非常震惊和困惑，因为我们一直听到的都是MSA是SPC的基础，如果测量系统就有偏差的话，测量结果很可能失真，也就极有可能造成Ppk大于2.0的假象，您认为呢？我的答复：我对你的困惑表示理解。
我们需要借助测量系统对过程的稳定性和过程能力两个方面进行评价和监控。
有能力的过程不一定是稳定的过程，也就是说，即使Ppk大于2，也仅表示过程有能力，但相对来说过程本身的离散程度（即过程变异）比较小，这时为监控过程的稳定性（即通过控制图判断过程是否处于统计受控状态），对测量系统所导致的测量变异更敏感。
MSA的目的是研究测量系统所测量的结果中呈现的变异，以此来评估测量系统的质量。
如果测量结果呈现的变异太大，可能会导致我们对过程的评价和监控做出错误的判断。
问题二：有人说，Cg/Cgk研究可以代替偏倚研究，经过分析，我发现Cg/Cgk分析结果比较简单明了，我也很想将Cg/Cgk推广到我们公司，因为我的理解不够深入，所以请您给我讲讲Cg/Cgk是否的确优于偏倚呢？我的答复：目前德系的公司更喜欢用量具能力指数Cg/Cgk基于被测特性的公差要求通过多次重复测量标准件来评价测量系统中量具的偏倚和测量标准件时的重复性是否可以接受，只有Cg/Cgk满足要求（如：Cg>=1.33、Cgk>=1.33）时才进一步通过测量生产件进行GRR（测量系统重复性和再现性）研究。
Cg/Cgk研究的实施过程与偏倚研究完全一样，只不过最后评价时评价的指标不一样而已。
在研究中，通常是在量具的实际的使用环境下，由同一个人重复测量标准件的同一位置n 次（如：25次），通过测量值所构成的样本得到测量的均值、标准差和偏倚等：（这里：Xm是标准件的约定真值，通常可以校准获得；若没有标准件，可选用一个生产件作为参考件，但必须经过更高级的测量系统的测量或通过校准来标定其约定真值，通常是测量多次取其平均值。
MSA丨偏倚及确定偏倚的方法
MSA丨偏倚及确定偏倚的方法
MSA分为计数型和计量型。
而偏倚是计量型所包含的一种方法。
偏倚通常被称为“准确度”。
是指对相同零件上同一特性的观测平均值与真值(参考值)的差异。
偏倚是测量系统的系统误差。
它会增进所有已知或未知的变差来源所共同影响的总偏差，这促使在某一测量时期内重复地应用相同测量过程时，以总偏差趋向去恒定和预测地补偿所有的结果。
范例：
一个制造工程师评价了一个用于过程监控的新测量系统。
测量设备的一项分析证明该测量系统应该没有线性误差的考量，所以该工程师只需对测量系统的偏倚进行评价。
他基于一份已文件化的过程变差描述，在这测量系统操作范围内选取了一个零件；通过对该零件进行了全尺寸测量来确定它的参考值,然后由主要操作者测量该零件15次。
通过使用散布图和统计软件，检验员得到了直方图和数值分析结果(参见图III-B2和表II-B2)
此柱状图并未显示出任何需要额外分析和评审的异常现象或异常值。
将0.2120的重复性与预期的过程变差(标准差) 2.5 进行比较。
由于%EV = 100(. 2120/2.5) = 8. 5%，所以这个重复性是可以接受的，偏倚分析也能继续进行。
由于0落在偏倚置信区间内(-0.1107，0. 1241)，该工程师可假设
这测量的偏倚是可接受的，即在实际使用时，将不会带来额外的变差来源。
msa偏倚分析报告
MSA偏倚分析报告引言在当今社会，人们越来越依赖机器学习和自动化技术来做出决策。
然而，这些技术是否存在偏倚成为一个备受关注的话题。
本文将通过一系列步骤来分析MSA （Machine Sentiment Analysis）算法中是否存在偏倚。
步骤一：数据收集为了进行MSA偏倚分析，我们首先需要收集大量的数据。
这些数据应该包含不同类别、不同来源的文本内容。
我们选择了一份新闻文章的数据集作为实例。
这个数据集包含了来自多个新闻机构的文章，涵盖了不同主题和不同观点。
步骤二：数据预处理在进行MSA偏倚分析之前，我们需要对数据进行预处理。
这包括文本清洗、分词和去除停用词等步骤。
通过这些步骤，我们可以减少噪音和冗余，并提取出关键信息。
步骤三：模型训练接下来，我们将使用机器学习算法来训练一个MSA模型。
在这个过程中，我们会将数据集分成训练集和测试集。
训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。
常见的机器学习算法包括朴素贝叶斯、支持向量机和深度学习算法等。
步骤四：模型评估在这一步中，我们将评估训练好的模型的性能。
我们可以使用各种评估指标，如准确率、召回率和F1得分等。
通过这些指标，我们可以了解模型在不同类别上的表现，并判断其是否存在偏倚。
步骤五：偏倚分析在模型评估的基础上，我们可以进一步分析MSA算法是否存在偏倚。
我们可以通过以下几种方法来进行分析： 1. 样本分布分析：检查训练集和测试集中不同类别的样本分布情况。
如果某个类别的样本数量远远超过其他类别，那么模型可能会对该类别偏向。
2. 错误分类分析：分析模型在测试集上的错误分类情况。
如果模型在某个类别上表现较差，可能存在偏倚问题。
3. 特征重要性分析：借助特征重要性分析工具，我们可以了解模型对不同特征的依赖程度。
如果某些特征对模型的预测结果起到更大的影响，那么可能存在偏倚。
步骤六：偏倚修正如果在偏倚分析中发现了MSA算法的偏倚问题，我们需要采取一些措施进行修正。
MSA-偏倚性分析报告
编号:
量具名称
量具编号
被测零件
被测特性
基准值X
测量人/日期
测量值Xi
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
X10
偏倚
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
Yi=Xi-X=
偏倚Y=
Σ 偏倚Yi=
0
tn-1,1-α /2=
参数值 子组容量n(m)＝15，子组数量g＝1，α ＝0.05，
评价
X11
0.00
2.145
X12
0.00
X13
X14
0.00
0.00
#DIV/0! 0 0
X15
0.00
制作/日期：
审核/日期：
批准/日期：
使用说明：操作者只要录入数据，自然得出最终的95％偏倚置信区间的高低值。本软件使用的前提条件是假设子组数为1，子组容ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ为15。
d2*=
3.55333
d2＝
3.47193
标准偏差σ r＝
（max(xi)-min(xi)）/d2*=
0
均值的标准偏差σ b＝
0
t统计变量＝
95%偏倚置信区间
高值＝ 低值＝
偏倚+（d2σ btv,1-α /2）/d2*= 偏倚－（d2σ btv,1-α /2）/d2*=
测量系统 因为0落在偏倚置信区间（－0.0225,0.0025）内，故测量系统的偏倚是可以接受的。
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MSA偏倚研究分析表
被测参数 量具编号 规 格 量具类型
Z002 4 5 测量人 6 7 8 9 10 平均值 0.0000 分析记录
产品名称 量具名称
使用量具 三坐标 1 2
量具编号 3
基准确定
测量次数 测量值
测量次数 测量值 极差值 平均值 直方图组距 数据频次
1
2
3
4
5
6
7
8
n（m） 测量值
平均值，X
标准差，σ r
平均值的标准误差，σ b
15
参考值=
0.000 0.00
0.0000 ，α = 0.050
0.000 ,g= 1 偏倚
0.0000
,d*2=
3.55
,d2=
3.472
0 0 0 0 0 0 0 0 0 测量的数值 0 0 0 0 0 0 0 0
统计的t值
测量值
最小值Xmin= 0 0 0 0
最大值-最小值= 0 0
重复性标准差
σ 重复性=σ r=(Xmax-Xmin)/d* 2= 0.0000
d*2，取g=1，且m=n
1 偏倚研究的直方图
b = r
n
=
0
偏倚 #DIV/0!
平均值X-基准值=
0.0000
偏倚的t统计值
t=偏倚/σ b
如果0落在偏倚值附近的1-α自信度界线内,则偏倚在α 水准上是可接受的。
9
10
11
12
13
.000
0.000 0.000
0.000
0.000
0.000 0.000 0 0
0.000
0.000
0.000 0.000 0 0
0.000
0.000
0.000 0.000
0.000 组距z=
0.000 0
0.000
X=Σ X/15= 0 0 0
最大值Xmax= 0 0 0 0 0 0
df 10.80
显著的t值(2-有尾数的)
偏倚的95%置信度区间 下限 上限
0
0
#DIV/0!
2.206
0.0000
0.0000
结论:
0落在偏倚值附近的1-α 自信度界线内,该测量系统的偏倚在α 水准上是可接受的。 审批人/日期:
格式NO:PZQ6A01A
分析人/日期:
频次
d 2b 0 偏倚 d 2b tv,1 偏倚 tv,1 d *2 2 2 d *2