안녕하세요 여러분,
저는 잠시 동안 모델 기반 다변량 제어 차트를 사용해 작업해 왔으며 플랫폼에 대한 일부 통계 세부 사항을 더 깊이 탐구하기 시작했을 때 주제에 대한 기억/기술을 새로 고치고 있었습니다. 그 과정에서 JMP 온라인 도움말( 여기) 에 정의된 방식에 따라 T^2 관리 상한을 수동으로 계산해 볼까 생각했습니다. UCL에는 과거 데이터와 현재 데이터라는 두 가지 정의가 있습니다.
둘 다 유사하며 베타 또는 F 분포를 제외하면 행 수 n, 주성분 수 k 및 1-알파에만 의존합니다. 기본적으로 알파는 0.05이므로 1-알파 = 0.95입니다.
예를 들어 저는 Steam Turbine Historical.jmp 파일을 사용하고 있습니다. 실제로 여기 에 있는 온라인 도움말에서도 이에 대한 동일한 예를 찾을 수 있습니다. MDMVCC 플랫폼을 실행하고 모든 열을 선택하면(이 경우 기록 행 데이터가 없으므로 모든 행을 사용함) T^2 플롯은 약 7의 UCL을 제안합니다. 열 수식을 사용하면 매우 다른 숫자가 표시됩니다. 베타 배포 버전의 경우 26.04를 얻고 F 배포 버전의 경우 1.91을 얻습니다.
그 이유는 UCL의 분포가 JMP 도움말에서 정의/참조되는 방식이 열 수식 또는 JSL 코드에서 함수가 호출/사용되는 방식과 다소 다르기 때문인 것 같습니다. 다음은 열 수식을 정의하는 방법입니다. 위의 정의와 비교해보세요.
베타
F
스크립팅 인덱스에 따르면 이러한 함수에 대한 인수는 온라인 도움말에 제공된 정의와 약간 다르게 들립니다. 분포 함수의 마지막 두 인수를 바꿔 보았지만 UCL이 여전히 일치하지 않습니다.
당연히 3가지 구성 요소를 사용하여 PCA 분석을 실행하면 MDMVCC 플랫폼에 표시된 것과 동일한 중앙값 및 UCL이 생성됩니다. DModX와 동일합니다. 누군가가 내가 겪고 있는 불일치와 그 이유를 설명하는 데 도움을 줄 수 있기를 바랍니다. 나는 수동으로 얻는 UCL 값과 MDMVCC 및 PCA 플랫폼에서 생성되는 UCL 값의 차이를 조정할 수 있기를 원합니다.
감사해요!,
DS
@SDF1 님 , 안녕하세요.
Beta Distribution 함수 대신 Beta Quantile 함수를 사용해야 할 것 같습니다.
F Distribution 함수도 마찬가지입니다. F Quantile 함수를 사용해야 합니다.
도움이 되길 바랍니다.
유이치
Hi @yuichi_katsumur ,
명확한 설명에 감사드립니다. 문제의 분포의 분위수 함수를 사용해야 한다는 것이 온라인 도움말의 통계적 세부 사항에서 명확하지 않았습니다. 하지만 이제 이 문제를 해결했으므로 기록 전용 데이터 또는 기록과 새 데이터에 관계없이 두 경우 모두에서 수동으로 계산하는 것이 작동하는지 확인할 수 있습니다. 내 실수를 명확히 해주셔서 다시 한번 감사드립니다!
감사해요!,
DS
