[讨论]各位大侠，讨论下公差分析结果，非常感谢！ [复制链接]

如果公差分析采用MTF评价，公差分析结果时是看MTF的平均改变量还是看模特卡罗模拟给出的概率啊？例如： O#):*II`9  
Estimated Performance Changes based upon Root-Sum-Square method: _<F;&(o  
Nominal MTF              :     0.6885 3b#L*-  
Estimated change         :    -0.1242
j+dQI_']x  
Estimated MTF            :     0.5642 WI*CuJU<zJ  
这个显示公差分析满足要求了 Q
}l~n)=  
rH,@"(p\  
Nominal    0.688465755 tcRJ1:d  
Best       0.604758465    Trial    21 n'q:L(`M  
Worst      0.219598341    Trial     4 sSwY!";  
Mean       0.427677699 Ahba1\,N$  
Std Dev    0.091295533 sV5") /~  
oP4+:r)LKD  
90% >=     0.311110949             4W49*Je  
50% >=     0.407041563             Og@{6>  
10% >=     0.548585753             E`@Z9k1 `  
而从概率看好像还不行啊！ |'P$zMAF  
到底如何看公差分析是否可以了呢？ .}Xf<G&  
再次感谢，请指教一下吧！

2楼讲得很清楚，呵呵！

学习学习

学习一下

牛人啊

做出来，再组装一下 你就知道行不行啦

mang2004:试着回复楼主， lZ\8W^  
想一想著名的Murphy's law，可能有点悲观：Anything that can go wrong will go wrong。（玩笑！） s3Vb2C*  
一般而言，当MonteCarlo Run次数足够大时，其结果将非常接近RSS。批量生产时MTF性能有0.1~0.15降低是大家都认可的。 WVy'f|3;  
祝好运。
....... (2011-11-26 01:39)  /8h=6"  

ssi7)0  
呵呵，明白了，谢谢楼主！

mang2004:试着回复楼主， _kj]vbG^;  
想一想著名的Murphy's law，可能有点悲观：Anything that can go wrong will go wrong。（玩笑！） J!6FlcsZm  
一般而言，当MonteCarlo Run次数足够大时，其结果将非常接近RSS。批量生产时MTF性能有0.1~0.15降低是大家都认可的。 ^:eZpQ [,  
祝好运。
....... (2011-11-26 01:39)  )+E[M!34  

BM%w
Z: s  
楼主能再讲详细一点吗？本人菜鸟一名，您的意思我不是很明白，拜托赐教！

试着回复楼主， w2)Ro:G  
想一想著名的Murphy's law，可能有点悲观：Anything that can go wrong will go wrong。（玩笑！） Hd|l6/[xz  
一般而言，当MonteCarlo Run次数足够大时，其结果将非常接近RSS。批量生产时MTF性能有0.1~0.15降低是大家都认可的。 L[` l80  
祝好运。 yzA05npTl  
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这个结果可以了