每个 i 观测的 值都绘制在 T2 控制图上。对于历史和当前数据,具有 k 个成分的 PCA 或 PLS 模型的 T2 值定义如下:
其中:
ti = 第 i 个观测的 k 得分的向量
Sk = 历史观测的 k 得分的对角线样本协方差矩阵
对于 PCA 模型, 是对角线特征值矩阵。
当数据在数据预处理步骤中已中心化时,k 个历史得分向量的均值为 0。该步骤发生在基于相关性或协方差的 PCA 以及进行中心化的 PLS 中。对于 X 未中心化的预处理选项,则假设每个 k 得分向量的均值为 0。有关 Hotelling’s T2 的详细信息,请参见 Montgomery (2013)。