为了判断变量之间的相互关系是否发生了变化,PCA在前k个特征向量构成的主元空间内建立了Hotelling统计量,其后面m-k个特征值所包含的信息认为是冗余的而被忽略。而对实际过程而言,这种被忽略的信息有时可能包含比较重要的信息。于是, PCA又进一步在m-k个特征向量构成的残差空间内建立了Q(平方预测误差,SPE)统计量,以判断被忽略的部分是否包含重要信息。也就是说,Q检验用于判断建立的主元模型是否有效(test for in model),而护检验则用于判断过程是否处于统计可控状态(test for in control)。从统计学上讲,Q检验是护检验的必要条件,只有Q统计量没有发生显著变化,主元模型才是有意义的

上一篇:基于Hadoop的制造过程大数据存储平台构建
下一篇:java+mysql设备监控记录的大数据量查询系统开发

基于Android的电子拍卖系统设计与开发

基于Web应用的致胜公司企业内部培训系统设计

Matlab基于多旋翼飞行器的飞行控制系统设计

基于字典学习的多视图低维相关表示方法研究

基于android通讯与游戏的手...

基于android的环境信息管理系统设计

基于激光超声检测金属材...

大淘宝网的虚假交易研究

淮安市高校足球运动损伤问卷调查表

2021年什么行业赚钱,适合...

日语论文中日酒文化对比研究

新疆农林高校學生昆虫生...

发酵米粉优势菌株的发酵特性研究

个案管理茬老年糖尿病患...

肢体语言在小学英语教学中的应用浅谈

激光模拟训练器材国内外研究现状

浅谈农村大气环境保护的制度构建【1868字】