T2統計量・Q統計量～異常値を検出したり、モデルの適用範囲・適用領域(AD)を設定したり～

今回は、T2統計量・Q統計量についてです。主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA) を行ったあとに、異常値を検出したり、モデルの適用範囲・適用領域 (Applicability Domain, AD) を設定したりする方法です。

そんなT2統計量・Q統計量について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。T2統計量・Q統計量の具体例や計算方法について説明されています。pdfもスライドも自由にご利用ください。

 

pdfファイルはこちらから、パワーポイント(pptx)ファイルはこちらからダウンロードできます。

興味のある方はぜひ参考にしていただき、どこかで使いたい方は遠慮なくご利用ください。

T2統計量・Q統計量の概要

  • データに基づいた異常検出・異常診断に用いられる
  • モデルの適用範囲 (Applicability Domain, AD) の設定にも利用できる
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2018.05.20
  • T2統計量・ Q統計量は主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA) に基づく
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2017.06.17
  • T2統計量は、標準化 (オートスケーリング) した第 m 主成分までの、原点からの距離の二乗
  • Q統計量は、第 m 主成分までで表せなかった部分の大きさ

 

スライドのタイトル

  • T2統計量・Q統計量とは？
  • 単変量プロセス管理
  • ２つのプロセス変数の相関が強い場合
  • 多変量プロセス管理
  • 主成分分析(PCA)
  • PCA の例
  • T2統計量
  • T2統計量の計算
  • Q統計量：PCAで表現できない部分
  • Q統計量の計算
  • T2統計量・Q統計量の使い方
  • モデルの適用範囲 (AD)
  • Q統計量で異常に関与する変数の診断

 

以上です。

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