MSA偏倚分析模板
MSA偏倚分析报告
-0.00167 0
表1
表2
3 将测量结 果做直方图 分析，组间 每组读数个 数统计如表 图形分析： 没有出现图 4 计算测量 读数的平均
n
X xi / n i 1
5.99933 即=测量读数之和/测量读数次数
5 计算重复
性标准偏
r
(max(
xi )
min(
xi ))
/
d
* 2
0.008443 其中参数 d2* 3.55333
1
6.000
6.001 -0.001
5.985
1
2
5.995
6.001 -0.006
5.990
2
3
6.005
6.001
0.004
5.995
3
4
6.000
6.001 -0.001
6.000
4
5
5.985
6.001 -0.016
6.005
3
6
5.990
6.001 -0.011
6.010
1
7
6.010
6.001
0.009
6.015
1
8
6.000
6.001
-0.001 5
9
6.005
6.001
0.004
10
5.995
6.001
-0.006 4
测量读数分布直方图
11
6.015
6.001
0.014
3
12
5.995
6.001 -0.006
13
5.990
6.001 -0.011 2
14
6.005
MSA测量系统稳定性分析表
NO:
量具名称： 萬用表 量具编号： 97030501 量測過程： 工作電流及最高壓力測試
基准件名称： 電壓供應器 测量参数： 電壓 参数规格： DC13.4~13.6V
测量日期： 2009.08.16 测量人员： 施梅文
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 1 2 3 4 5 测量值 13.5 13.5 13.48 13.48 13.51 基准值=
åX =
5
13.4940 13.4 13.6
参数规格上限： 参数规格下限：
2、评价人测量样件10次，取平均值： 序号 X1 X2 X3 X4 X5 3、偏倚计算： 偏倚 = 测量平均值－基准值 = -0.0010 实测值 13.47 13.49 13.48 13.5 13.5 序号 X6 X7 X8 X9 X10 实测值 13.51 13.5 13.5 13.5 13.48 测量平均值：
X =
åX
i =1
10
i
10
= 13.493
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）） = 准值
备注：偏倚百分比在10%以內是可接受.
制定：
审核：
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偏倚分析表
.
MSA Bias Analysis sheet/测量系统偏倚分
et/测量系统偏倚分析表
使用说明:
1. 首先在C11单元格中输入测量次数,系统将自动查询d2*, 自由度V和d2
2. 根据自由度V和a水平查询标准t分布表并记录与C12单元格.
3. 将基准值记录在F11单元格中, 以便于系统自动计算各次测量的偏倚.
4. 将测量结果记录于C18开始的单元格中
判定依据:
如果0落在围绕偏倚值1-a置信区间以内, 偏倚在a水平是可以接受的, 即0落在"
最终数据结果:" 这一区间内, 测量系统的偏倚是可以接受的. 否则该测量系统
的偏倚需要改进.
d2*表子组容量
子组数
1
d2表
2345678910
12 2.9 3.8 4.7 5.5 6.377.7 1.41421 1.91155 2.23887 2.48124 2.67253 2.82981 2.96288 3.07794 3.17905
1.128 1.693
2.059 2.326 2.534 2.704 2.847 2.97
3.078
111213141516171819
8.399.610.210.811.311.912.412.9 3.26909 3.35016 3.42378 3.49116 3.55333 3.61071 3.66442 3.71424 3.76118
3.173 3.258 3.336 3.407 3.472
20
13.4 3.80537。
样本MSA线性分析报告
0.000
0.000 0.0 0.000 0 0.0000 中心
0.000
0.000 0.0 0.000 0 0.0000
0.000
0.000 0.0 0.000 0 0.0000
差( 极 差(R) xi×yi x2 y2 斜率a= 斜率
a= ∑ xy gm ∑ X ∑ Y 1 = 斜率 (slope )
结论: 结论:
1.00
MSA线性分析图
0.90
0.80
0.70
0.60 偏倚(Y)
0.50
`
0.40
0.30
0.20
0.10
0.00 参考值(X)
格式NO:PZQ4A1线性分析报告 线性分析报告
被测参数: 量具编号: 操作者/日期: 工程规范: 量具类型: 审核/日期: 3 4 5 2
1
试
验
次
数
偏倚平均值(yi) i = 偏倚
零件均值
m
0.000
0.000 0.0 0.000 0 0.0000
0.000
0.000 0.0 0.000 0 0.0000
样本msa线性分析报告多元线性回归样本量msa线性量具线性分析报告非线性分析多元线性回归分析线性回归分析信号与线性系统分析离职报告样本线性判别分析spss线性回归分析
XXXXX有限公司 零件名称: 量具名称: 过程变差: 零件号 参考值(Xi) 1 偏倚 2 偏倚 3 偏倚 4 偏倚1 5 偏倚 6 偏倚 7 偏倚 8 偏倚 9 偏倚 10 偏倚 11 偏倚 12 偏倚
(
)
#DIV/0!
#DIV/0!
#DIV/0!
#DIV/0!
#DIV/0!
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偏倚分析报告样本
U-SHIN
产品名称 量具名称
使用量具
XXXXX有限公司
MSA偏倚分析报告
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
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
9
10
11
12
13
14
15
0.000
0.000
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
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
0 偏倚 #DIV/0!
平均值X-基准值= 0.0000
d*2，取g=1，且m=n
1 偏倚研究的直方图
b = r
n
=
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。
n（m） 测量值
平均值，X 标准差，σ r
平均值的标准误差，σ b
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
最新MSA分析
4 9.840
5 9.160
6 8.750
7 9.060
8 8.880
平均值 计数 0 3 5 4 1 1 1 偏 倚 标准差 标准误差 偏倚的t统计量
偏倚的95%置信区间 下限 -0.056551916
线性分析结论
报告人/日期: 刘俊芳
2012-3-12
审核/日期:
析报告
出厂编号 单 位 频 数 基准值 8 8.660 观测值 9 9.590 Xbar Bias 9 9.050 10 9.080 36268 μm 10 9.102
d2 * df a ta,(n-1)
偏倚的95%置信区间 上限 0.292551916
TV EV %EV
＝ ＝ ＝
1.415 0.315199955 22.3%
此偏倚可接受
重复性分析结论 重复性有条件接受
审核/日期:
6 5 4
3 2 1 0 8.7195 8.9435 9.1675 9.3915 9.6155 9.8395
1 9.360 R K H MIND1 MAXD1 MAXD2 MAXD3 MAXD4 MAXD5 MAXD6
2 9.380 = = = = = = = = = =
3 9.710 1.120 5 0.224 8.7195 8.9435 9.1675 9.3915 9.6155 9.8395 10.0635
完成日期
2012-3-8
零件数 1
测量次数 15
10 9.330 = = = = =
11 9.250 9.22 0.12 0.3152 0.081384 1.449911
12 9.050ห้องสมุดไป่ตู้
13 9.080