多変量異常値検出<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />こんにちは、
JMP12外れ値検出と多変量ロバスト外れ値について、お客様（Freescale）から以下の質問があります。
お返事ありがとうございます、
フィレンツェ
多変量異常値検出についてこんにちはフィレンツェ、
Freescaleはすでにこれに似たことをしているようです。この高次元多変量異常値検出問題を解決する1つの方法は次のようになります。
1）マハラノビスプロットを使って外れ値イベントを検出し、
2）各PCAクラスタの個人のSPCチャートを調べて、（1）の各異常値イベントに対してどのクラスタが異常値であるかを判断します。
３）（２）の各異常値事象について異常値クラスタ内の個人のＳＰＣ変数表を見て異常値変数を特定する。
この手順が彼らのためにうまくいくならば、彼らはより多くのユーザーの組が適用するのをより簡単にするためにワークフローをスクリプト化したいかもしれません。
マルコム
多変量異常値検出についてこんにちはピーター！
ご提案いただきありがとうございます。散布図行列の主な問題は、彼女が半導体分野にいるため、300以上の変数があることです。グラフィカルツールを使うのはそれほど簡単ではありません…
PCAに関しては、彼女はJMP Proを持っているので、クラスタリングオプションを使用していると思います…
フィレンツェ
De：peter.bartell@jmp.com
Envoyé：2015年7月8日17:26
À：Florence Kussener
目的：再： - 多変量異常値検出
JMPユーザーコミュニティ<>
多変量異常値検出
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多変量異常値検出についてフィレンツェ：ここであなたの顧客について考えてみましょう。マハラノビスプロットについて、そのプロットに外れ値がある場合は、外れ値をクリックするだけでデータテーブルのその行がハイライトされ、散布図行列が動的に表示されます。二変量楕円の外側にある1つ以上の変数も明らかにするべきです。これにより、どの変数が原因であるかについてのヒントが得られます。
私の次の考えはあなたの2番目の質問です...単純なPCAレポートは複プロットを表示し、多変量の外れ値があれば可能性は良いです。複プロットは基本的に複プロットの外れ点として表示されます。最初の2つの主成分の後に残された変動性の残差プロット。
