El T² responde a una cuestión de gestión: ¿Cumple esta pieza con los requisitos, teniendo en cuenta todas sus características en su conjunto?Una pieza puede estar dentro de la tolerancia en cada cota y, sin embargo, resultar atípica por la combinación de todas ellas; eso es precisamente lo que se pasa por alto con la supervisión cota por cota.
La T² mide la distancia de cada individuo al centro de la nube, teniendo en cuenta las correlaciones entre características (distancia de Mahalanobis). El gráfico se asemeja a una carta de control: un valor, un límite.
Zona 1 : las opciones.
⇒ Aprendizaje de / a : las líneas que sirven para establecer la referencia (media y matriz de covarianza). Las demás se comparan con esta referencia; ;
⇒ Tipo T2 : el método de cálculo del límite — Sullivan, Clásico o Chi2; ;
⇒ riesgo alfa : el riesgo de una falsa alarma; ;
⇒ Límite fijo : establece un límite en lugar de volver a calcularlo; ;
⇒ Eliminar los valores atípicos y Eliminar los valores que no forman parte de T² : limpian la muestra de entrenamiento, para que la referencia no se establezca a partir de puntos atípicos; ;
⇒ Buscar grupos : identifica los puntos fuera de los límites que están próximos entre sí y los colorea por grupos. Los puntos que se salen de la misma manera indican una causa común; ;
⇒ Escala logarítmica : legible cuando un punto destaca por encima de todos los demás.
Zona 2 : la nube asociada.
⇒ Con 2 variables, muestra a las personas y el’elipse de confianza : la frontera de conformidad multivariante. Es la representación más elocuente; ;
⇒ Con 3 variables, la nube en tres dimensiones; ;
⇒ Más de tres variables, los individuos se proyectan en el plano factorial del ACP, única representación posible.
💡 Un T² que sale sin que ninguna característica se salga de los límites de tolerancia es un caso interesante: la combinación ha cambiado. Pasa al ACP para ver qué enlace se ha modificado.