Salut tout le monde,
Je travaille avec les cartes de contrôle multivariées basées sur un modèle depuis un petit moment maintenant et je rafraîchissais simplement ma mémoire et mes compétences sur le sujet lorsque j'ai commencé à approfondir certains détails statistiques de la plate-forme. Dans le processus, j'ai pensé essayer de faire un calcul manuel de la limite supérieure de contrôle T^2, selon la façon dont elle est définie dans l'aide en ligne de JMP, ici ; notez qu'il existe deux définitions pour l'UCL, les données historiques et actuelles.
Les deux sont similaires et, à l'exception de la distribution bêta ou F, ne dépendent que du nombre de lignes, n, du nombre de composantes principales, k et 1-alpha. Par défaut, alpha est de 0,05, donc 1-alpha = 0,95.
À titre d'exemple, j'utilise le fichier Steam Turbine Historical.jmp. En fait, vous pouvez trouver le même exemple dans l'aide en ligne, ici . Lorsque vous exécutez la plate-forme MDMVCC et sélectionnez toutes les colonnes (dans ce cas, il n'y a pas de données de ligne historiques, vous utilisez toutes les lignes), le tracé T^2 suggère une UCL d'environ 7. Lorsque j'essaie de calculer l'UCL manuellement en utilisant une formule de colonne, j'obtiens des nombres très différents. Pour la version de distribution Beta, j'obtiens 26.04 et pour la version de distribution F, j'obtiens 1.91.
Je suppose que la raison est que la façon dont les distributions dans l'UCL sont définies/référencées dans l'aide JMP est en quelque sorte différente de la façon dont les fonctions sont appelées/utilisées dans une formule de colonne ou dans le code JSL. Vous trouverez ci-dessous comment je définis les formules de colonnes. Comparez avec les définitions ci-dessus.
Bêta
F
Selon le Scripting Index, les arguments de ces fonctions semblent légèrement différents des définitions données dans l'aide en ligne. J'ai même essayé d'échanger les deux derniers arguments dans les fonctions de distribution, mais l'UCL ne correspond toujours pas.
Sans surprise, l'exécution d'une analyse PCA avec 3 composants donne les mêmes résultats médians et UCL que ceux affichés pour la plate-forme MDMVCC. Idem avec DModX. J'espère que quelqu'un pourra m'aider à expliquer l'écart que j'obtiens et pourquoi. J'aimerais pouvoir concilier la différence entre les valeurs UCL que j'obtiens manuellement et celles générées par les plates-formes MDMVCC et PCA.
Merci!,
DS
Bonjour @SDF1 ,
Il semble que vous deviez utiliser la fonction Beta Quantile au lieu de la fonction Beta Distribution.
Il en est de même pour la fonction F Distribution. Vous devez utiliser la fonction F Quantile.
J'espère que cela aide.
Yuichi
Salut @yuichi_katsumur ,
Merci pour l'explication claire. Il n'était pas évident, d'après les détails statistiques de l'aide en ligne, qu'il fallait utiliser la fonction quantile de la distribution en question. Mais, maintenant que vous avez clarifié cela, je peux vérifier que cela fonctionne dans les deux cas de le calculer manuellement, que ce soit pour les données historiques uniquement ou pour les données historiques plus nouvelles. Merci encore d'avoir clarifié mon erreur !
Merci!,
DS
