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为了判断变量之间的相互关系是否发生了变化，PCA在前k个特征向量构成的主元空间内建立了Hotelling统计量，其后面m-k个特征值所包含的信息认为是冗余的而被忽略。而对实际过程而言，这种被忽略的信息有时可能包含比较重要的信息。于是， PCA又进一步在m-k个特征向量构成的残差空间内建立了Q(平方预测误差，SPE)统计量，以判断被忽略的部分是否包含重要信息。也就是说，Q检验用于判断建立的主元模型是否有效(test for in model)，而护检验则用于判断过程是否处于统计可控状态(test for in control)。从统计学上讲，Q检验是护检验的必要条件，只有Q统计量没有发生显著变化，主元模型才是有意义的
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