多変量モデル駆動型管理図このウィッシュリストのリクエストのきっかけは何ですか?
提案された改善について私が読んだ科学論文
どのような改善を望みますか?
MCD および MVE 推定法 (それぞれ最小共分散行列式、最小体積楕円体) を使用して T² 多変量管理図を実行するためのオプションが追加されました。
これらの方法の詳細については、添付ファイルに記載されています。
このアイデアはなぜ重要なのでしょうか?
T²多変量管理図は、平均ベクトルと共分散行列の推定に基づいています。これらの推定はデータセット内の外れ値の存在に敏感であり、マスキング効果によって一部の外れ値を検出できない可能性があります。MCDとMVEはいわゆる「ロバスト」推定法であり、外れ値の存在に対する感度がはるかに低く、多変量外れ値の検出レベルを大幅に向上させます。
品質およびプロセスエンジニアリングRe: 多変量モデル駆動型管理図 - ステータスが「現時点では計画なし」に変更されましたMCD法とMVE法について調査しました。現時点では検討していません。現在、「ロバストPCA」法という新しい手法があり、モデル駆動型多変量管理図（MDC）に実装可能です。ご投稿ありがとうございます。
