[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 lN  
Estimated Performance Changes based upon Root-Sum-Square method: }L &^xe  
Nominal MTF              :     0.6885 H!vax)%-\  
Estimated change         :    -0.1242 jnd[6v=C7-  
Estimated MTF            :     0.5642 k[0-CB  
这个显示公差分析满足要求了 w|3z;-#Q;  
&9/O!3p)  
Nominal    0.688465755 ?m![Pg%  
Best       0.604758465    Trial    21 z+x\(/  
Worst      0.219598341    Trial     4 :#2Bw]z&z  
Mean       0.427677699 :s=
NUw_^  
Std Dev    0.091295533 CF&NFSti^  
YTAmgkF\4  
90% >=     0.311110949             ;V@WtZv  
50% >=     0.407041563             :WQ^j!9'  
10% >=     0.548585753             ~a%Z;Aj  
而从概率看好像还不行啊！ 7ByTnYe~S  
到底如何看公差分析是否可以了呢？ PiYY6i0  
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， @*0cMO;SpG  
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！） :Gu+m  
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。 X=6y_^  
祝好运。
....... (2011-11-26 01:39)  Iq#ZhAk  

b{d4xU8'  
呵呵，明白了，谢谢楼主！

mang2004:试着回复楼主， R//$r%a  
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！） vLa#Y("  
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。 '~ 4pl0TWc  
祝好运。
....... (2011-11-26 01:39)  E15vq6DKF  

Vvt ;  
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， WlV z,t'if  
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！） +'#oz+  
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。 |<`.fOxJP  
祝好运。 ~~F2Ij  
-6=<#9R  
D H^T x  

这个结果可以了