Al tratar de entender cómo se calcula el umbral T^2 para la extrapolación a partir de la ayuda sección, mi conclusión es que el umbral T ^ 2 para un nivel sigma dado debe ser constante para cualquier conjunto de datos con la misma cantidad de columnas (p) y filas (n) sin datos faltantes. Esto se debe a la fórmula: T^2 umbral = {(n+1)(n-1)p/[n(np)}*F(p, np); es una función de "n" y "p" solamente.
Las dos tablas adjuntas a continuación tienen 10 columnas y 100 filas con diferentes matrices de covarianza. En ambas tablas, la fórmula para su T^2 respectivo (no regularizado) se guarda como una columna 11 a través de Multivariante>Análisis de valores atípicos>T^2 (secuencia de comandos guardada).En ambas tablas, utilicé el generador de perfiles de esta fórmula para llamar al control de extrapolación (script guardado). En la tabla Simulación 1, el umbral es 18,20937. En la tabla Simulación 2, es 17,95714.
Dado que ambas tablas tienen la misma "n" y "p", ¿cómo puede ser diferente su umbral T^2? ¿O "n" y "p" se referirían a algo más que filas y columnas?
Otro: en la misma sección de ayuda, se dice que el límite K-sigma de una distribución Normal se utiliza para definir el umbral. Si K=3, el valor predeterminado, ¿significa que el cuantil F en 0.9973 se usa en F(p, np) ya que 3-sigma ~ 99.73%?
Acabo de darme cuenta de que la fórmula: T^2 umbral = {(n+1)(n-1)p/[n(np)}*F(p, np); se utilizará para menos de 10 valores no perdidos, de lo contrario, es T^2 umbral = T^2-hat + K*sigma(T^2), lo que explica los diferentes umbrales en las dos tablas.
