다변량 모델 기반 관리도이러한 위시리스트 요청을 하게 된 계기는 무엇이었나요?
제안된 개선 사항에 대해 읽은 과학 출판물
어떤 개선을 원하시나요?
MCD 및 MVE 추정 방법(최소 공분산 행렬식, 최소 부피 타원체 등)을 사용하여 T² 다변량 관리도를 수행하기 위한 옵션이 추가되었습니다.
이러한 방법에 대한 자세한 내용은 첨부 파일에 나와 있습니다.
이 아이디어가 왜 중요한가요?
T² 다변량 관리도는 평균 벡터와 공분산 행렬의 추정을 기반으로 합니다. 이러한 추정은 데이터 집합에 이상치가 존재하는 경우 민감하게 반응하여 일부 이상치를 감지하지 못하는 마스킹 효과를 초래할 수 있습니다. MCD와 MVE는 소위 "강건한" 추정 방법으로, 이상치의 존재에 훨씬 덜 민감합니다. 이 방법은 다변량 이상치의 감지 수준을 크게 향상시킵니다.
품질 및 공정 엔지니어링Re: 다변량 모델 기반 관리도 - 상태가 현재 계획되지 않음으로 변경되었습니다.MCD와 MVE 방법을 연구했습니다. 현재는 연구하고 있지 않습니다. 현재 "Robust PCA" 방법을 사용하고 있는데, 이는 모델 기반 다변량 관리도에 구현 가능한 새로운 방법입니다. 게시해 주셔서 감사합니다.
