Analyse des valeurs aberrantes des séries chronologiques JMPSalut,
Je me demandais si JMP disposait d'une analyse des valeurs aberrantes des séries chronologiques. J'ai un ensemble de données sur les échecs par rapport au temps et j'aime identifier la valeur aberrante.
Merci
Adam
Modélisation statistique avancéeMélange et nettoyage des donnéesRe : Analyse des valeurs aberrantes des séries chronologiques JMPSalut Mark,
Merci d'avoir fourni l'explication de l'utilisation de PCA vs IQR et d'avoir également souligné l'importance de la non-linéarité. J'ai essayé votre suggestion pour un noyau plus lisse et j'ai obtenu le résidu, puis j'ai utilisé une analyse des valeurs aberrantes sur les résidus et j'ai obtenu le point aberrant.
Merci encore pour votre aide et vos suggestions.
Salutations,
Adam
Re : Analyse des valeurs aberrantes des séries chronologiques JMPSalut Adam,
L'ACP tiendra compte de la covariance le long des axes des composantes principales, là où l'IQR ne le fait pas. Fondamentalement, c'est la différence entre l'identification des valeurs aberrantes dans un espace multivarié (où une dimension est le temps) et un espace univarié.
Juste à noter : la méthode PCA peut ne pas être efficace s'il y a beaucoup de comportements non linéaires dans votre série chronologique. Une autre méthode plus flexible consiste à ajuster un modèle fractionné à l'aide de Fit Y by X (ou Graph Builder). Dans le menu Ajuster Y par X Bivarié, sélectionnez Flexible > Kernel Smoother. Choisissez une douceur que vous préférez, puis dans le triangle rouge à côté du Local Smoother dans la légende, sélectionnez enregistrer les résidus. Vous pouvez ensuite appliquer un filtre de données sur ces résidus pour filtrer les valeurs aberrantes avec un modèle plus flexible que l'utilisation de composants principaux.
Cordialement et restez en sécurité,
Marque
Re : Analyse des valeurs aberrantes des séries chronologiques JMPSalut Mark,
Merci beaucoup pour votre réponse rapide et votre solution. J'ai suivi votre suggestion et je peux obtenir les valeurs aberrantes.
Quel est l'avantage de la détection des valeurs aberrantes PCA par rapport à l'analyse IQR ? IQR trouve également la même valeur aberrante.
Si j'effectue une PCA en dehors de JMP, comment puis-je trouver les valeurs aberrantes ?
Merci encore.
Salutations,
Adam
Re : Analyse des valeurs aberrantes des séries chronologiques JMPSalut Adam,
Je recommanderais ce qui suit et faites-moi savoir si cela fonctionne pour vous.
Utilisez la plateforme des composants principaux et saisissez vos variables de défaillance et de temps comme variables Y (les deux doivent être numériques continues).
Dans le menu du rapport PCA, sélectionnez Analyse des valeurs aberrantes. Le tracé T² affiché vous donnera la distance par rapport à la moyenne multivariée tenant compte de la structure des défaillances en fonction des données temporelles. Les points avec des valeurs T² élevées devraient probablement être les valeurs aberrantes (au-dessus de la ligne UCL).
J'espère que cela t'aides!
Marque
