多元模型驱动控制图是什么启发了这个愿望清单请求？
我读过的关于改进建议的科学出版物
您希望看到什么改进？
增加了使用 MCD 和 MVE 估计方法（最小协方差行列式、最小体积椭球体）执行 T² 多元控制图的选项。
附件中提供了这些方法的详细信息。
为什么这个想法很重要？
T² 多元控制图基于对均值向量和协方差矩阵的估计。这些估计对数据集中是否存在异常值很敏感，并且可能导致掩蔽效应，从而无法检测到某些异常值。MCD 和 MVE 被称为“稳健”估计方法，对异常值的存在不太敏感。它显著提高了多元异常值的检测水平。
质量与工艺工程回复：多变量模型驱动控制图 - 状态更改为：已确认感谢@PascalTP发布此请求。我们正在评估此请求以及其他请求，以改进MDMCC。
回复：多变量模型驱动控制图 - 状态更改为：目前没有计划我们研究了MCD和MVE方法，目前暂不继续研究。我们目前有“稳健PCA”方法，这是一种较新的方法，可以在模型驱动多元控制图中实现。感谢您的分享。
