如果公差分析采用MTF評價，公差分析結(jié)果時是看MTF的平均改變量還是看模特卡羅模擬給出的概率��？例如： 6>:~?gs  
Estimated Performance Changes based upon Root-Sum-Square method: n*Vd<m;w  
Nominal MTF              :     0.6885 [+g@@\X4  
Estimated change         :    -0.1242 5vft}f  
Estimated MTF            :     0.5642 G%!\ p:w  
這個顯示公差分析滿足要求了 = O1;vc}AA  
|*KS<iHr%  
Nominal    0.688465755 A Vm{#^p[(  
Best       0.604758465    Trial    21 DYlvxF`  
Worst      0.219598341    Trial     4 </gp3WQ.  
Mean       0.427677699 jJ!-hg4?]  
Std Dev    0.091295533 xGfDz*t  
PuCDsojclh  
90% >=     0.311110949             T[-c|  
50% >=     0.407041563             *O>aqu  
10% >=     0.548585753             `8;,&<U'`  
而從概率看好像還不行�。� 1?|6odc  
到底如何看公差分析是否可以了呢？ y?n2`l7f  
再次感謝，請指教一下吧！

這個結(jié)果可以了

試著回復(fù)樓主， $iqi:vY  
想一想著名的Murphy's law，可能有點悲觀：Anything that can go wrong will go wrong。（玩笑！） sQ}%7BM
K  
一般而言，當(dāng)MonteCarlo Run次數(shù)足夠大時，其結(jié)果將非常接近RSS。批量生產(chǎn)時MTF性能有0.1~0.15降低是大家都認(rèn)可的。 ;wXY3|@  
祝好運。 W 9Vz[  
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a1G9wC:e  

mang2004:試著回復(fù)樓主， {I0w`xe  
想一想著名的Murphy's law，可能有點悲觀：Anything that can go wrong will go wrong。（玩笑！） SU%mmwES3  
一般而言，當(dāng)MonteCarlo Run次數(shù)足夠大時，其結(jié)果將非常接近RSS。批量生產(chǎn)時MTF性能有0.1~0.15降低是大家都認(rèn)可的。 LH=d[3Y  
祝好運。
....... (2011-11-26 01:39)  {Q5KV%F_  

XC|*A$x,  
樓主能再講詳細(xì)一點嗎？本人菜鳥一名，您的意思我不是很明白，拜托賜教！

mang2004:試著回復(fù)樓主， \.o=i
cOx  
想一想著名的Murphy's law，可能有點悲觀：Anything that can go wrong will go wrong。（玩笑�。� ".gNeY6)x  
一般而言，當(dāng)MonteCarlo Run次數(shù)足夠大時，其結(jié)果將非常接近RSS。批量生產(chǎn)時MTF性能有0.1~0.15降低是大家都認(rèn)可的。 IXn
b]q.  
祝好運。
....... (2011-11-26 01:39)  <PX.l%  

$]C=qM28-  
呵呵，明白了，謝謝樓主！

做出來，再組裝一下 你就知道行不行啦

牛人啊

學(xué)習(xí)一下

學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)

2樓講得很清楚，呵呵！