Multivariate Statistical Quality Control Using R

资 源 简 介

Multivariate Statistical Quality Control Using R

详 情 说 明

多元统计质量控制(Multivariate SQC)是通过R语言实现的高维数据监控方法，适用于同时监测多个相关质量特性的工业场景。与传统单变量控制图不同，该方法能捕捉变量间的协方差结构，有效降低误报率。

核心实现逻辑通常基于Hotelling's T²统计量，通过计算样本点与历史数据中心的马氏距离来检测异常。R中的`qcc`扩展包提供了多元控制图功能，其计算过程包含：建立训练集的均值向量和协方差矩阵、设置置信椭圆边界、实时计算新样本的T²值等步骤。

实际应用时需注意三点：数据需符合多元正态分布假设；当变量存在高度相关性时，可先进行主成分分析降维；对于阶段变化（如设备维修后）需要重新建立基准模型。相比Python方案，R在统计过程控制(SPC)领域具有更成熟的检验函数和可视化支持。

进阶方法可结合MEWMA（多元指数加权移动平均）控制图，对微小偏移更敏感。食品加工、半导体制造等需要同时监控温度/压力/纯度等多参数的行业特别适用此技术。