在試圖了解外推的 T^2 閾值是如何從幫助部分，我的結論是，對於具有相同列數 (p) 和行數 (n) 且沒有丟失數據的任何數據集，給定 sigma 級別的 T^2 閾值應該是恆定的。 這是因為公式：T^2 閾值 = {(n+1)(n-1)p/[n(np)}*F(p, np);僅是“n”和“p”的函數。
下面附上的兩個表都有 10 列和 100 行，具有不同的協方差矩陣。 在這兩個表中，它們各自（非正則化）T^2 的公式通過多元>異常值分析>T^2（保存的腳本）保存為第 11 列。在這兩個表中，我使用了這個公式的分析器來調用外推控制（保存的腳本）。 在 Simulation 1 表中，閾值為 18.20937。 在 Simulation 2 表中，它是 17.95714。
鑑於兩個表具有相同的“n”和“p”，它們的 T^2 閾值如何不同？ 或者“n”和“p”會指代除行和列之外的其他東西嗎？
其他：在同一幫助部分中，據說使用正態分佈的 K-sigma 限制來定義閾值。 如果默認值 K=3，是否意味著自 3-sigma ~ 99.73% 以來在 F(p, np) 中使用了 0.9973 處的 F 分位數？
剛剛意識到公式： T^2 閾值 = {(n+1)(n-1)p/[n(np)}*F(p, np);是用於小於10個非缺失值，否則為T^2 threshold = T^2-hat + K*sigma(T^2)，這解釋了兩個表中不同的閾值。
