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多変量解析を最大限に活用する
- 散布図マトリックス
- 変数のペア間の関係を視覚化できます
- 外れ値、線形および曲線の関係を探します
- 欠落している変数を示す可能性のある「ストライピング」を特定する
- 相関ヒートマップ
- 平行座標
- 多くの変数間の関係を一度に視覚化する
- 順序は分析に影響を与えます。相関が最も高い変数を「リスト」の早い段階に配置します。
- 主成分分析
- データに存在するほとんどの情報を保持する小さなリストに変数を減らします
- 変数の線形結合を構築し、変数の完全なセットを適切に表します
- 判別分析
- 共変量を使用してモデルを構築し、観測値をグループに分類します
- モデル駆動型多変量管理図
- 多変量管理図とは何ですか？
- 多変量管理図は、2つ以上の相互に関連するプロセス変数を監視するために使用されます
- 単変量管理図は単一の独立したプロセス特性を監視するために使用されますが、プロセス変数が相関している場合は多変量管理図が必要です
- 多変量管理図を使用する理由
- 複数のプロセス特性が相関していることが多いため、主成分を使用すると、スペースをN（プロセス特性の数）からP（チャートで使用される主成分の数）に減らすことができます。
- プロセス特性が相関している場合、単変量分析だけでは信号が失われます（iidが固定平均と分散で正規分布している場合は有用ですが、実際の状況ではありません）
- 多変量管理図を使用して、データの1つのプロットを表示し、信号を確認してから、信号に寄与したプロセス（または変数のセット）を特定できます。
- 多変量管理図が広く使用されていないのはなぜですか？
- N個の変数を1つのチャートに要約すると、シグナルの原因を特定するのが難しくなります
- チャート上の信号は、多変量平均のシフトまたは共分散の変化が原因である可能性があります
- プロットされているデータは工学単位ではなく、簡単に解釈できません
- 「痛み」のある産業
- プロセス産業（化学、鉄鋼など）
- 半導体
- 多くのプロセス特性を持つ業界
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