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JMP 中超過 3 個標準差的異常值

你好，

有什麼方法可以檢測 JMP 中超過 3 個標準偏差的異常值？  

我應該說我熟悉“探索異常值”選項以及“Levey Jennings”控製圖。但是，除了 3SD，還有其他方法可以檢測異常值嗎？

謝謝，

氖

回复：JMP 中的異常值超過 3 個標準差嗨gzmorgan0，
它真的很有幫助！
謝謝，
內海
回复：JMP 中的異常值超過 3 個標準差

你好，

多謝。 我昨天在使用它時注意到了這一點。

最好的，

氖

回复：JMP 中的異常值超過 3 個標準差

我的第二個公式應該顯示 > 3 SD 的值包含錯誤。因此它不起作用。 您必須將“*”替換為 *

 

因此，為了獲得值，正確的公式是：

 

If(:Data > Col Mean(:Data) + Col Std Dev(:Data) * 3,

：數據，

.

)

 

回复：JMP 中的異常值超過 3 個標準差

只是一個簡單的附錄@托馬斯1回复。 如果您有嚴重的異常值，則 Col Std Dev 可能會非常大，並且可能會使平均值產生偏差。

 

另一種方法是使用中值 + k* 偽 sigma 作為篩選上限，中值 - k* 偽 sigma 用於篩選下限。

 

這是名為 weight 的列的列公式。 對於原始數據，有時分位數 0.85 和 0.15 用於計算偽 sigma，其中 6 作為 ps 的乘數。

 

 

Local( {ps},
 ps = (Col Quantile( :weight, 0.75 ) - Col Quantile( :weight, 0.25 )) / 1.349;
 If(
  :weight > Col Quantile( :weight, 0.5 ) + 5 * ps, 1,
  :weight < Col Quantile( :weight, 0.5 ) - 5 * ps, -1,
  0
 );
)

如果您正在編寫腳本，則分發平台會計算穩健均值和穩健標準差。這是一個獲取這些值的簡單腳本。

Names Default To Here(1);

dt = Open( "$sample_data/Big class.jmp");

dist = dt << Distribution(
 Continuous Distribution(
  Column( :height ),
  Quantiles( 0 ),
  Horizontal Layout( 1 ),
  Histogram( 0 ),
  Vertical( 0 ),
  Outlier Box Plot( 0 ),
  Customize Summary Statistics(
   Trimmed Mean( 1 ),
   Robust Mean( 1 ),
   Robust Std Dev( 1 ),
   Set Alpha Level( 0.05 )
  )
 )
);

snames = report(dist)["Summary Statistics"][TableBox(1)][StringColBox(1)] << get;
svalues= report(dist)["Summary Statistics"][TableBox(1)][NumberColBox(1)] << get;
stats = Associative Array(snames, svalues);  //cretea a keyed list

r_xb = stats["Robust Mean"];
r_sd = stats["Robust Standard Deviation"];

show(r_xb, r_sd);

//now use r_xb + <4|5|6> * r_sd  and  r_xb - <4|5|6> * r_sd for screening limits

 

 

 

回复：JMP 中的異常值超過 3 個標準差

親愛的托馬斯1，

感謝您的友好回复！

氖

回复：JMP 中的異常值超過 3 個標準差

 

 

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@NeF寫道：

你好，

有什麼方法可以檢測 JMP 中超過 3 個標準偏差的異常值？  

我應該說我熟悉“探索異常值”選項以及“Levey Jennings”控製圖。但是，除了 3SD，還有其他方法可以檢測異常值嗎？

謝謝，

氖

 

這可以通過使用公式創建一個新的公式列來解決：

 

If(:Data > Col Mean(:Data) + Col Std Dev(:Data) * 3,
1、
0
)

 

數據列是您的源列。

 

如果您想要 vaules > 3SDs，則公式為：

 

If(:Data > Col Mean(:Data) + Col Std Dev(:Data) * 3,
：數據，
“。”
)

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