カテゴリ変数を含むデータセット内の外れ値を検出する800 人を超える参加者からのカテゴリ調査データを含む大規模なデータセットがあります。それぞれ 4 つの名目レベルを持つ 10 個のカテゴリ変数があります。外れ値の参加者を割り当て/検出するための JMP メソッドはありますか?
高度な統計モデリング消費者および市場調査データのブレンドとクリーンアップRe：カテゴリ変数を使用してデータセット内の外れ値を検出するそのような手続きについては知りません。私はそれを特定するために、より多くの経験と知識を持つ他のユーザーに任せます。
無知は、私がいくつかのアプローチをブレインストーミングすることを止めません。外れ値は、異常または予期しない結果です。（これは必ずしも間違っているわけでも、結果が汚染されているわけでもないことに注意してください。）そのため、そのような場合を切り分ける可能性のある、教師なしおよび教師付きのさまざまな学習方法を使用できます。
- 多重コレスポンデンス分析は、多くのレベルを持つ多くのカテゴリー変数を処理するように設計されています。最適なスケーリングは、重心からのカイ二乗距離に基づいています。外れ値はおそらくプロットで分離するでしょう。
- 複数名義の一般化線形モデルを使用した残差分析により、外れ値が特定される場合があります。
- 再帰的なパーティショニングは、そのようなケースを単一のノードに分離します。最小ノードサイズを調整する必要がある場合があります。
どのような分析やモデリングを計画していましたか？この方法には、外れ値の識別が含まれる場合があります。
Re：カテゴリ変数を使用してデータセット内の外れ値を検出するデータセットでMCAを実行します。2次元のMCAプロットは、データセットへの参加者の削除/包含に非常に敏感であるため、異常値の検出/削除は慎重に行う必要があることに気付きました。K-meansクラスターで識別されることを確認してください。K平均法も外れ値に非常に敏感です。したがって、分析を開始する前に、適切な統計的手法とjmpツールを使用して異常値を正しく検出し、削除する必要があります。
Re：カテゴリ変数を使用してデータセット内の外れ値を検出するカテゴリ外れ値検出のための特定のjmpメソッドはないと思いますか？
