如何用Python做到公司在流水线上抽样,想做到每抽一次样对计算一次前面所有样本的置信度和合格率,并基于此对未来的的置信度和合格率进行预测,当对未来合格率预测下降或上升到一个值时停止抽样
时间: 2024-09-07 19:02:46 浏览: 58
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在Python中实现这个过程通常涉及几个步骤,包括数据抽样、置信区间计算和预测分析。这里我们假设您已经有了一个流水线的数据集,我们可以使用`numpy`库来模拟抽样并`scipy.stats`库来计算置信度。
1. **数据抽样**[^1]:
```python
import numpy as np
# 假设原始数据是流水线上的产品性能数据
full_data = ... # 这里填充您的实际数据
sample_size = 100 # 每次抽样的样本数量
def sample_data(data):
return data.sample(sample_size, replace=True)
sampled_data = sample_data(full_data)
```
2. **置信区间计算**:
```python
from scipy import stats
def calculate_confidence_interval(data):
mean = np.mean(data)
std_dev = np.std(data, ddof=1) # 使用样本标准差
confidence_level = 0.95 # 例如95%置信水平
n = len(data)
margin_of_error = stats.t.ppf((1 + confidence_level) / 2, n - 1) * (std_dev / np.sqrt(n))
return mean, mean - margin_of_error, mean + margin_of_error
confidence_interval = calculate_confidence_interval(sampled_data)
```
3. **合格率计算**:
```python
def calculate_acceptance_rate(data):
successes = np.sum(data > some_threshold) # 假设阈值为some_threshold
acceptance_rate = successes / len(data)
return acceptance_rate
acceptance_rate = calculate_acceptance_rate(sampled_data)
```
4. **预测与停止抽样**[^2]:
由于预测合格率涉及到时间序列分析(如ARIMA、Prophet等)或者机器学习(如回归),这里可以使用`sklearn`库或其他时间序列库。当预测合格率下降到某个预设阈值(比如低于90%)或上升到另一个阈值(比如超过95%),你可以设置一个条件来停止抽样:
```python
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
# 假设model是训练好的ARIMA模型
def predict_and_stop_sampling(model, threshold1, threshold2):
predicted_rates = model.predict()
if predicted_rates[-1] < threshold1 or predicted_rates[-1] > threshold2:
return "停止抽样"
else:
# 继续抽样...
return None
stop_signal = predict_and_stop_sampling(model, 0.9, 0.95)
```
请注意,这只是一个基本框架,具体实现可能需要根据实际情况调整,例如数据清洗、异常检测以及选择合适的预测模型等。此外,对于复杂的业务场景,可能还需要考虑更多的因素,如抽样周期、置信区间的动态更新等。
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