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liliconcom

detección de valores extremos multivariable<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />

Hola,

Tengo la siguiente pregunta de un cliente (Freescale) sobre la detección de valores atípicos JMP12 y sobre valores atípicos multivariados robustos:

• ¿Hay alguna forma de saber cuáles son las variables que tienen el mayor impacto en la distancia de Mahalanobis (como discriminante con pasos)?

• ¿Es así equivalente a hacer un PCA seguido de una distancia de mahalanobis? -> en mi sentido, es un poco diferente debido al análisis robusto.

• Outlier multivariado de KNN: ¿es equivalente a hacer un análisis de cluster con una evaluación de k-mean a 1 (más opciones en la plataforma de clustering)?

Gracias por tu respuesta,

Florencia

Re: detección de valores atípicos multivariados

Hola florencia

Parece que Freescale ya está haciendo esto o algo similar, una forma de controlar este problema de detección de valores atípicos multivariados de alta dimensión podría ser:

1) Use la gráfica de Mahalanobis para detectar eventos atípicos, luego

2) Mire el gráfico de SPC de cada grupo de PCA para determinar qué grupo (s) son valores atípicos para cada evento atípico en (1), luego

3) Observe el cuadro de variables SPC de los individuos dentro de los grupos de valores atípicos para cada evento atípico en (2) para identificar las variables atípicas

Si este procedimiento funciona para ellos, es posible que deseen crear una secuencia de comandos del flujo de trabajo para facilitar la aplicación de un conjunto más amplio de usuarios.

Malcolm

Re: detección de valores atípicos multivariados

Hola peter

Muchas gracias por tu sugerencia. El principal problema con la matriz de dispersión es el hecho de que está en el área de semiconductores, por lo que tiene más de 300 variables. No es tan fácil de usar herramientas gráficas ...

En cuanto a PCA, ella tiene JMP Pro, así que creo que ella está usando la opción de agrupamiento en clúster ...

Florencia

De: peter.bartell@jmp.com

Enviado: lundi 8 juin 2015 17:26

À: Florence Kussener

Objet: Re: - Detección de valores atípicos multivariados

Comunidad de usuarios de JMP <>

detección de valores extremos multivariable

conteste desde peter.bartell@jmp.com <> en JMP SE Community - Vea la discusión completa en <>

Re: detección de valores atípicos multivariados

Florence: A continuación, un par de reflexiones para su cliente ... escríbanse a la trama de Mahalanobis, si hay valores atípicos en esa trama, un simple clic en el punto atípico destacará esa fila en la tabla de datos y una vista dinámica de la matriz de diagrama de dispersión también debería revelar una o más variables que están fuera de las elipses bivariadas. Esto debería dar algunas pistas sobre qué variables son las culpables.

Mi siguiente pensamiento es para su segunda pregunta ... un simple informe de PCA mostrará el bi-gráfico y si hay valores atípicos multivariados, es probable que aparezcan como puntos periféricos en el bi-gráfico ya que el bi-gráfico es básicamente una gráfica residual de la variabilidad que queda después de que se calculan los dos primeros componentes principales.