好的。 你好。
谢谢为了这好的介绍。
今天我想到展示一起和斯特凡文森特从轻稀土医疗的
一个工作我们已经完毕在这加载年在控制制图动力学
其他其他时间依赖的测量。
所以为什么是那重要的到展示？
所以在案件你有A时间依赖的曲线
其他这曲线他们自己是重要的为了这质量的你的产品，
所以它是经常非常难的到定义任何孩子的规格。
并在我们的案件这里，
论文曲线是评价的经过专家。
所以每一个测量什么发送到A专家
看起来在这曲线，说， “是的，好的，或者不是好的。”
这是漂亮的时间消耗其他同情其他所以在。
其他在顶部的那它是甚至洗澡什么时候这人是生病的或者在假期。
所以它是A人-依赖的事物。
所以经常它发生那这人
有不同的心情或者不同的义务
或者不同的优先事项其他所以在。
所以让我们说这调整的这曲线可能各不相同A小的少量。
所以它是孩子的再现性问题
其他我们通缉到停止那。
所以那什么这原因为什么我们开始了和它。
所以为了例子，这里你湖A选择从数百的论文曲线我们。
其他你湖这里它是A压力保持测量。
所以我们有这里压力相对时间在秒。
其他这里你湖A束的曲线。
其他这绿色的那些，你湖他们是被称为真的。
这方法真的是公认，他们是好的。
其他错误的方法拒绝了，他们是不是好的。
所以那里是A洗澡产品。
所以什么你湖这里那这绿色的那些是,捆绑一起。
这里在这突出显示截屏，你湖更好的。
所以他们是漂亮的关闭一起。
其他然后我们有A选择的红色的那些
哪个是任何一个分开从这绿色的那些，
但那里是所以二那些哪个是更多的或者较少的在这相同的政权。
但喜欢你湖，他们有完全地不同的形状。
那里是一些边缘其他其他S形曲线其他所以在其他往前。
所以如果它会制作只是A简单的t三西格玛限制±
大约这好的那些，为了例子，喜欢在这上案件这里，
我们会包括所以这不好红色的那些这里从这降低图片。
所以A简单的±三西格玛限制
方法大约这系列的曲线会不是是目标领导。
所以我们需要某物哪个包括这位置
哪个是完毕这里和这基本的纪念碑。
但所以我们想到有某物哪个需要关心关于这形状
的论文功能，的论文团体，
如何到分析这形状其他职位？
所以那里是实际上二接近。
一是漂亮的长的已知的已经。
这是这主要的成分分析。
就是这样这第一的一。
其他在更多的最近的次联合管理计划来了向上和
A功能性的数据探险家哪个所以给出我们这可能到做这相同的。
但喜欢我们有湖泊、它什么不是真的这种子，所以它什么不同的。
所以让我们开始和这老的方法，主要的成分分析
为了正在做所以，你需要到转换这长的表一只是展示你
在这下一个图片这里在这左边侧面，
A长的桌子在哪里你有列
和这部分数字，为了例子，与测试日期
但所以其他这是这重要的部分
的这运行其他这压力其他这为了每个价值。
其他你湖这里，这是在秒。
所以我们,每一个一些毫秒。
其他喜欢你湖所以，它是漂亮的难的那为了这下一个部分
它是确切地这相同的系列的数字这里，
确切地这相同的时间什么时候我们有这下一个压力时期。
其他这是实际上需要的什么时候你想
到制作一个校长成分分析因为你有到转换
这长的桌子进入A宽的桌子在哪里你有一排经过部分
其他然后你有这白色的桌子
你在哪里有为了每个时间投币口其他然后这数据点。
所以呢我们需要到做现在是，第一的的所有的，
我们需要到带来阿勒斯论文运行时间在这相同的规模。
这里，我们有完毕那经过只是计算
这最长时间喜欢100%其他这最短是零。
其他然后我们有每一个数字从毫秒秒
转入进入这百分规模。
然后我们插值的因为安静的他们是不是在这相同的时间投币口实际上。
所以我们有到带来阿勒斯这是数字在这相同的时间时期。
这方法我们需要到做A孩子
的插值法到有他们阿勒斯在这相同的。
其他然后什么时候我们有那
所以我们已创建A新的柱子和这默认相对的次。
我有只是见过他们在这例子在这下一个滑动，所以00001其他所以在。
其他然后我们转置他们进入这白色的形状。
其他从那里在，然后我们可以做这主要的成分分析，
保存这可打印成分其他计算这时间正方形从他们
其他建造这控制图表从论文T正方形价值观。
所以这里你湖它是这投币口0%, 1%, 2%其他所以在。
其他这里是这压力价值观。
在A平行线阴谋，它看起来孩子的喜欢这。
所以我们有这里这不同的插槽这里在这X轴
其他这压力是安静的这相同的数字喜欢前
其他你湖那这曲线是看着漂亮的很多这相同的喜欢前
但现在我们有关于100数据点其他前我们有。
所以它是这密度的这点是A小的较少的，但安静的这曲线
其他这形状其他这职位其他一切是这相同的喜欢前
和我们拿现在这白色的桌子
其他在阿勒斯论文不同的时间插槽
我们做A原则成分分析。
然后我们寻找这里这记分牌为了它。
什么你已经湖这里是那在这中心部分，我们有这里
阿勒斯这绿色的点其他这绿色的那些，喜欢你湖这里是这公认那些
或者好的部分包围经过这红色的点，
这拒绝那些，这错误的那些。
其他喜欢你湖所以在这例子这里我们能停留和二主要的成分
因为这第一的主要的成分盖子已经98%的这变化
在这第二一， 2%其他这其他那些你能忽视
所以我思考它是好的足够的到节省只是这第一的二原则成分。
其他然后从论文二主要的成分，我们计算出的这时间正方形
这方法T广场是主要的成分，
一平方加主要的成分。
二正方形会是然后这T 平方这里
为了这数据观点。
计算这一。
所以为了每一个数据时期我们计算出，
这时间正方形其他带来它在A控制图表
在这里，你看到这控制限制计算出的仅有的从这出色地，
从这绿色的点，从这好的运行，从这好的曲线。
所以你湖它向下这里从这移动范围。
所以这方法，好的。 这控制，它代表这普通的自然的变化，
什么我们预计从这好的那些。
其他阿勒斯这非好的那些，这红色的那些
应该在外面的这政权这里。
其他你湖它是大多完毕，
但不是为了论文二点这里为了部分数字14其他部分数字15
所以他们是里面这控制限制。
但那是不是什么我们想到湖。
所以第一的的阿勒斯我们有到理解什么是论文二。
所以如果你有A看到这下一张图片，
然后其他强调只是论文二、14其他15、然后我们湖，
“啊好吧。” 时间赫塞是这那些这里
哪个是真的之内这政权的这绿色的那些。
这其他那些哪个是更远分开从它，他们是容易地排除
或不排除，但让我们说杰出的
这里和这控制射击。
但论文部分是不是。
所以什么我们学到了从这里，那是这主要的成分方法
喜欢我们有完毕它这里或者有完毕它在以前的次，
那里是不信息关于这形状的这曲线。
它是更多的信息关于这位置在哪里它是在这是规模这里。
所以我们需要某物别的哪个需要关心关于这形状的这曲线。
所以什么时候我们经测试这频域DE,这功能数据探险家,
其他这第一的好的消息是你能只是拿这长的桌子喜欢是。
所以有不需要为了数据转型
或者带来这不同的时间点在这相同的投币口数字或者任何。
所以你只是拿这生的数据喜欢他们是。
也许你想排除一些真实的异常值在哪里有这机器
有给定错误的数字或者任何。
但阿勒斯这其他东西你能只是拿喜欢是
其他。或许你不想到做它在这转型什么的。
它是不是真的必要的。
其他在这案件，我们有只是采取这生的数据喜欢他们是。
所以开始正在做在频域DE在这，
我们湖这里再次我们的压力时间曲线喜欢我们已经见过他们前
但现在你湖论文蓝色的垂直行业这里
其他论文蓝色的垂直行业代表这数字的结
所以什么是A结？
所以这里我们是配件A样条线曲线。
其他这样条线曲线是，让我们说如果你拿A统治者
其他然后你想到制作它更灵活一点
到弯曲它到阿勒斯论文不同的曲线
或者，比方说，调整它这最好的方式到这数据。
其他这更多的，不是这统治者有这更多的灵活的它是。
其他所以这更好的你能调整阿勒斯论文不同的点。
这里，我们用过的论文20结事物。
所以论文是20垂直行业这里其他这里和这基本的信息标准
你湖那我们得到在阿勒斯不同的功能。
我们得到这, BIC 的。
其他只是有在光学的控制在这，
你湖在这降低左边，阿勒斯这数据点分离出来
为了阿勒斯这不同的曲线这里其他和A红色的线在顶部的它
代表这样条线曲线哪个我们已安装。
它不事情如果这曲线是漂亮的直截了当
喜欢这里或者有更多的边缘或者任何，
它是完美对齐。
所以只是光学上，它看起来非常好的。
其他你能所以查看那和这诊断地块。
为了例子，这里这瞎的曲线，
这预料到的价值观是显示的相对这实际上那些。
其他你湖他们是完美对齐大约论文45程度线这里。
其他所以这残差，这那些是左边其他正确的这里
从这预言线，他们是漂亮的小的，
所以有不是A很多的错误左边，哪个是不是代表经过这裸。
所以合身看起来真的真的出色的
所以我们有不是采取这参数为了这分裂
对不起为了这样条线其他做过A功能性的FDE。
嗯，我是完全地使困惑今天。
其他我们做过A主要的成分分析在论文。
所以我们分开这特征值，
哪个是这称重因素其他这自己的功能
为了每个的论文曲线。
然后我们能屏幕他们在A记分牌。
这里这特征值为了每个的论文曲线。
其他你湖这里，
再次和这商业银行信用标准
你湖如何许多数字的功能性的原则
成分你应该最佳地使用。
其他你湖是这最低限度和二。
所以我们留下来和二再次喜欢这一前
其他现在我们有这分数木板，
其他它看起来漂亮的很多这相同的喜欢这一前
我们有这里这中心部分，绿色的这曲线，哪个是出色地，
包围经过这红色的那些，哪个是拒绝从这专家。
其他现在我们已保存阿勒斯论文功能性的印刷
其他成分其他建成A T 字尺阴谋在它。
其他这里再次，这相同的图片，这正方形。
如果我们拿阿勒斯这数据点
到计算这控制限制，好的，然后除了论文二，一切
是部分是在控制。
但这是实际上不是什么我们想到有。
所以我们想到理解什么是这普通的变化的这好的那些
到区分他们从这变化的这非好的那些。
其他所以向下这里在这第二阴谋这里，我们计算出的这控制限制
仅有的从这好的那些。
其他然后你湖，好的，几乎阿勒斯红色的曲线是外部。
是出去的控制。 但那里是二。
所以这数字14其他这数字二这里是再次直接地在这边缘。
但阿勒斯这其他的是清楚地分开了。
所以让我们有A看在这二其他14哪个曲线论文是。
其他然后我们湖这里。 啊好吧。
所以他们是真的不同的从这红色的那些，这很清楚。
但所以孩子的不同的从这多数的这绿色的那些。
所以这数字二，哪个是定义的喜欢存在真的是这一
和A更陡峭坡这里。到阿勒斯这其他绿色的那些这里。
其他这数字14是这家伙这里，
哪个是更多的或者较少的在这上结尾的这政权的这青菜。
所以明显地，这小的差异这里在这形状是不是
强的足够的到来向上真的在这统计计算。
但我们可以真的排除这里这家伙在这里
从这其他的和A强的边缘这里。
其他或许这一如果这专家会有A看到此
第二时间或者或许它会
有拒绝它因为它是也陡A坡或者任何。
所以论文是边界衬垫，我会说在两个都案例这里
和这统计方法但所以，我猜测和这手动的方法。
但我们可以清楚地探测数字15、哪个是这一这里在这中心，
喜欢存在A非普通的行为和这工具。
所以你湖，这频域DE有所以一些限制。
但连身裤，在添加到这默认主成分分析方法，
它来了向上和论文形状信息的这曲线。
其他这是所以部分的区分在A控制图表
如果一个曲线或者A测量是通常情况下各不相同或者是它不是普通的不再了。
到得出结论论文事物这默认主成分分析方法合并的
和这T 字尺分析或者控制图表
是好的为了检测这位置的这曲线
其他区分他们从曲线哪个是不是在这政权。
但喜欢我们有湖泊、它是不足如果这形状的这曲线是的重要性。
其他和这频域DE方法，再次，合并的和这T 字尺分析，
第一的的所有的，它需要很多很多很多少一个启动准备好了。
但在顶部的那它是好的为了检查这位置喜欢这多于，
但所以因为它有形状信息的这曲线。
它是所以包括那在这好的不好理解。
在我们的工作，我们停止了在这观点，
但原则上，你能建造A孩子的自动地。
如果你使用论文曲线或者论文主要的成分
其他这信息的好的其他洗澡，你能自动化这好的其他洗澡。
但如果你有A模型在后面哪个预测你，
然后呢你想湖。
但我们没有完毕那。
我们停止了这里在这T 字尺图表到理解
这变化其他什么是各不相同更多的比普通的变化。
谢谢你非常很多为了你的注意力。
其他如果你有问题在里面打开到回答他们现在。
谢谢你
