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摘要
在多元统计过程控制的研究中，越来越多的学者开始关注到矩阵数据的在线监控问题。矩阵数据通常可被拉直为向量数据再进行监控，但拉直操作破坏了矩阵数据的原有结构信息。而2DPCA方法直接对矩阵数据进行特征提取，可保留矩阵的结构特征。因此，利用2DPCA方法研究矩阵值时间序列的统计监控及推断是有意义的。首先基于2DPCA方法对矩阵数据进行正交投影获取特征，通过融合这些特征构造监控统计量；其次证明了该监控统计量的极限分布为卡方分布，并利用该分布进行统计推断。模拟实验表明：该方法理论正确；当样本容量较大时，该方法相对于同类方法表现更优。
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单位西北大学; 数学学院
