已知零件一和零件二的次品率均不会超过10%，用matlab绘出这两个零件各自的OC曲线

首先，我们需要了解OC曲线（Operating Characteristic Curve）是什么。OC曲线是一种用于描述二元分类器性能的图形表示方法，它显示了在不同决策阈值下的真正例率（True Positive Rate, TPR）和假正例率（False Positive Rate, FPR）之间的关系。

在这个问题中，我们需要绘制两个零件的OC曲线。为了简化问题，我们假设零件一和零件二的次品率分别为p1和p2，且都不超过10%。我们可以使用matlab来生成这些曲线。

以下是一个简单的MATLAB代码示例，用于绘制两个零件的OC曲线：

% 设置零件一和零件二的次品率
p1 = 0.05; % 零件一的次品率
p2 = 0.03; % 零件二的次品率

% 设置决策阈值范围
thresholds = linspace(0, 1, 100);

% 计算零件一的真阳性率和假阳性率
tpr1 = (1 - p1).^thresholds;
fpr1 = p1.^thresholds;

% 计算零件二的真阳性率和假阳性率
tpr2 = (1 - p2).^thresholds;
fpr2 = p2.^thresholds;

% 绘制OC曲线
figure;
plot(fpr1, tpr1, 'b-', 'LineWidth', 2); hold on;
plot(fpr2, tpr2, 'r-', 'LineWidth', 2);
xlabel('假阳性率 (FPR)');
ylabel('真阳性率 (TPR)');
legend('零件一', '零件二');
title('零件一和零件二的OC曲线');
grid on;

这段代码首先设置了零件一和零件二的次品率，然后定义了一个决策阈值范围。接下来，它计算了每个零件在不同阈值下的真阳性率和假阳性率。最后，它使用`plot`函数绘制了两条OC曲线，并添加了图例、标题和网格线。