平均値置換寄与による異常原因因子の特定

摘要

複数の因子に対して主成分分析（PCA）を適用し，重要な主成分で張られる部分空間でのマハラノビス距離の二乗であるT~2統計量と，その主成分空間との距離の二乗であるQ統計量を用いて原因因子を特定する方法として，AlcalaとQinはReconstruction-based contribution（RBC）を提案した．RBCは，古典的な寄与を改良したもので，T~2|Qといった指標を最小化するようにサンプルを各因子方向に平行移動させて，この変化量から寄与を算出し原因因子を特定する．しかし，RBCによっていつも正確に原因因子を特定できるわけではない．本報では，原因因子の絞り込み能力を高めることを目的として，RBCよりも妥当な方法で各因子の寄与を求めるために，各因子の値を平均値に置き換え，その置換前後の指標の変化量によつて定義される平均値置換寄与（Mean-value Replacement Contribution: MRC）を提案する．この手法は計算工数を抑えつつ，より高い精度で原因因子を特定する手法である．