외삽을 위한 T^2 임계값이 다음에서 계산되는 방법을 이해하려고 하는 동안 돕다 섹션에서 내 결론은 주어진 시그마 수준에 대한 T^2 임계값은 누락된 데이터가 없는 동일한 수의 열(p)과 행(n)이 있는 모든 데이터 세트에 대해 일정해야 한다는 것입니다. 공식 T^2 임계값 = {(n+1)(n-1)p/[n(np)}*F(p, np); "n"과 "p"만의 함수입니다.
아래에 첨부된 두 테이블에는 공분산 행렬이 서로 다른 10개의 열과 100개의 행이 있습니다. 두 테이블 모두에서 각각의(비정규화된) T^2에 대한 공식은 Multivariate>Outlier Analysis>T^2(저장된 스크립트)를 통해 11번째 열로 저장됩니다.두 테이블 모두에서 이 공식의 프로파일러를 사용하여 외삽 제어(저장된 스크립트)를 호출했습니다. 시뮬레이션 1 테이블에서 임계값은 18.20937입니다. 시뮬레이션 2 테이블에서 17.95714입니다.
두 테이블의 "n"과 "p"가 같을 때 T^2 임계값이 어떻게 다를 수 있습니까? 아니면 "n"과 "p"가 행과 열이 아닌 다른 것을 가리킬까요?
기타: 같은 도움말 섹션에서 정규 분포의 K-시그마 한계를 사용하여 임계값을 정의한다고 합니다. 기본값인 K=3이면 3-sigma ~ 99.73%부터 F(p, np)에서 0.9973의 F-quantile을 사용한다는 뜻인가요?
공식: T^2 임계값 = {(n+1)(n-1)p/[n(np)}*F(p, np); 10개 미만의 비결측값에 대해 사용되며, 그렇지 않으면 T^2 임계값 = T^2-hat + K*sigma(T^2)가 되며, 이는 두 테이블의 서로 다른 임계값을 설명합니다.
