PCA異常検知の前提とT²/Qの挙動 — 依存構造・レジーム変化の例
Qiita / 2026/3/21
💬 オピニオンIdeas & Deep Analysis
要点
- PCA異常検知でT²とQといった静的診断量がよく使われるが、これらは前提となる依存構造を満たすことを前提に解釈される。
- 本記事では依存構造とレジーム変化の観点から、T²とQの挙動を整理・解説する。
- 具体的な例を用いて、レジーム変化下で診断量が示す信号の変化や限界を示す。
- 実務での適用時の要件・注意点・限界を整理し、実用的なガイドラインを提示する。
はじめに
PCA に基づく異常検知では、T² や Q といった静的診断量がよく用いられます。これらの診断量は、通常、サンプルが独立同分布（iid）である状況を前提として解釈されます。
本記事では、依存構造やレジーム変化を持つ合成データを用いて、これらの診断量がどのよう...
この記事の続きは原文サイトでお読みいただけます。
原文を読む →
