데이터 집합이 다변량 개별 관측값으로 구성된 경우 평균 벡터, 공분산 행렬 또는 둘 다에서 변화를 감지하는 다변량 관리도를 만들 수 있습니다. 이 방법은 데이터를 분할하고 변화에 대한 가능도비 검정 통계량을 계산합니다. 관리도에 표시되는 통계량은 관측값의 가능도비 검정 통계량을 다음 값의 곱으로 나눈 값입니다.
• 근사 기대값(변화가 없다고 가정)
• 관리 상한에 대한 근사값
근사 관리 상한으로 나누면 유효 관리 상한인 1에 대해 점을 표시할 수 있습니다. 변화 지점 감지 그림은 관리도 통계량의 최대화된 값에서 발생하는 변화에 대한 변화 지점을 쉽게 보여 줍니다. JMP의 변화 지점 감지 구현은 Sullivan and Woodall(2000)을 기반으로 하며 변화 지점 감지에 대한 통계 상세 정보에서 설명합니다.
참고: 변화 지점 감지 방법은 데이터의 단일 변화를 표시하는 것이 목적입니다. 이 방법을 반복 적용하여 여러 변화를 감지할 수 있습니다.
변화 지점 감지 그림의 경우 다음 사항에 유의하십시오.
• 1.0보다 큰 값은 데이터의 변화 가능성을 나타냅니다.
• 변화 지점 감지 그림의 관리도 통계량은 관심 있는 가능도비 통계량(평균 벡터 또는 공분산 행렬)을 정규화 계수로 나누어 구할 수 있습니다.
• 변화 지점 감지 그림에 대한 검정 통계량 값이 최대인 관측값에서 데이터 변화 지점이 나타납니다.
산점도 행렬의 경우 다음 사항에 유의하십시오.
• 이 그림에서는 표본 평균 벡터의 변화를 보여 줍니다.