JMP-Zeitreihen-AusreißeranalyseHallo,
Ich habe mich gefragt, ob JMP über eine Zeitreihen-Ausreißeranalyse verfügt. Ich verfüge über einen Datensatz für Ausfälle im Verhältnis zur Zeit und möchte den Ausreißer identifizieren.
Danke
Adam
Erweiterte statistische ModellierungDatenmischung und -bereinigungBetreff: JMP-Zeitreihen-AusreißeranalyseHallo Mark,
Vielen Dank für die Erklärung zur Verwendung von PCA vs. IQR und für den Hinweis auf die Bedeutung der Nichtlinearität. Ich habe Ihren Vorschlag zur Kernel-Glättung ausprobiert und das Residuum erhalten. Dann wurde eine Ausreißeranalyse für Residuen verwendet und der Ausreißerpunkt ermittelt.
Nochmals vielen Dank für Ihre Hilfe und Vorschläge.
Grüße,
Adam
Betreff: JMP-Zeitreihen-AusreißeranalyseHallo Adam,
Die PCA berücksichtigt die Kovarianz entlang der Hauptkomponentenachsen, während dies beim IQR nicht der Fall ist. Im Grunde ist es der Unterschied zwischen der Identifizierung von Ausreißern in einem multivariaten Raum (wo eine Dimension die Zeit ist) und einem univariaten Raum.
Bitte beachten Sie: Die PCA-Methode ist möglicherweise nicht effektiv, wenn Ihre Zeitreihe viel nichtlineares Verhalten aufweist. Eine andere Möglichkeit, die flexibler ist, besteht darin, ein geteiltes Modell mit „Y nach X anpassen“ (oder „Graph Builder“) anzupassen. Wählen Sie im Menü „Y nach X bivariat anpassen“ die Option „Flexibel“ > „Kernelglätter“. Wählen Sie die Glättung aus, die Sie bevorzugen, und wählen Sie dann im roten Dreieck neben „Lokaler Glätter“ in der Legende die Option „Residuen speichern“ aus. Anschließend können Sie einen Datenfilter auf diese Residuen anwenden, um Ausreißer mit einem flexibleren Modell als mit Hauptkomponenten herauszufiltern.
Grüße und bleiben Sie gesund,
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Betreff: JMP-Zeitreihen-AusreißeranalyseHallo Mark,
Vielen Dank für Ihre schnelle Antwort und Lösung. Ich bin Ihrem Vorschlag gefolgt und kann die Ausreißer ermitteln.
Was ist der Vorteil der PCA-Ausreißererkennung gegenüber der Durchführung einer IQR-Analyse? IQR findet auch denselben Ausreißer.
Wie finde ich die Ausreißer, wenn ich PCA außerhalb von JMP durchführe?
Danke noch einmal.
Grüße,
Adam
Betreff: JMP-Zeitreihen-AusreißeranalyseHallo Adam,
Ich würde Folgendes empfehlen und mich wissen lassen, ob es für Sie funktioniert.
Verwenden Sie die Plattform „Principal Components“ und geben Sie Ihre Fehler- und Zeitvariablen als Y-Variablen ein (beide müssen numerisch kontinuierlich sein).
Wählen Sie im PCA-Berichtsmenü die Option Ausreißeranalyse aus. Das angezeigte T²-Diagramm gibt Ihnen den Abstand zum multivariaten Mittelwert, der die Struktur der Ausfälle im Vergleich zu den Zeitdaten berücksichtigt. Punkte mit hohen T²-Werten sollten wahrscheinlich die Ausreißer sein (oberhalb der UCL-Linie).
Hoffe das hilft!
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