JMP 시계열 특이치 분석안녕,
JMP에 시계열 특이치 분석이 있는지 궁금합니다. 나는 실패와 시간에 대한 데이터 세트를 가지고 있으며 이상값을 식별하고 싶습니다.
감사해요
아담
고급 통계 모델링데이터 혼합 및 정리Re: JMP 시계열 이상치 분석안녕 마크,
PCA와 IQR 사용에 대한 설명을 제공하고 비선형성의 중요성을 지적해 주셔서 감사합니다. 커널 스무더에 대한 귀하의 제안을 시도하고 잔차를 얻은 다음 잔차에 대한 이상치 분석을 사용하여 이상점을 얻었습니다.
귀하의 도움과 제안에 다시 한번 감사드립니다.
문안 인사,
아담
Re: JMP 시계열 이상값 분석안녕하세요 아담,
PCA는 IQR이 설명하지 않는 주성분 축을 따라 공분산을 설명합니다. 기본적으로 이는 다변량 공간(한 차원이 시간임)과 단변량 공간에서 이상값을 식별하는 것의 차이입니다.
참고 사항: 시계열에 비선형 동작이 많으면 PCA 방법이 효과적이지 않을 수 있습니다. 보다 유연한 또 다른 방법은 Fit Y by X(또는 Graph Builder)를 사용하여 분할 모델을 맞추는 것입니다. X 이변량으로 Y 맞춤 메뉴에서 유연성 > 커널 스무더를 선택합니다. 원하는 매끄러움을 선택한 다음 범례의 로컬 매끄러움 옆에 있는 빨간색 삼각형에서 잔차 저장을 선택하세요. 그런 다음 해당 잔차에 데이터 필터를 적용하여 주성분을 사용하는 것보다 더 유연한 모델로 이상값을 필터링할 수 있습니다.
감사합니다. 안전하게 지내세요.
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Re: JMP 시계열 이상값 분석안녕 마크,
귀하의 빠른 응답과 해결에 진심으로 감사드립니다. 나는 당신의 제안을 따랐고 이상치를 얻을 수 있습니다.
PCA 이상치 탐지와 IQR 분석의 장점은 무엇입니까? IQR도 동일한 특이치를 찾습니다.
JMP 외부에서 PCA를 수행하는 경우 이상값을 어떻게 찾나요?
다시 한 번 감사드립니다.
문안 인사,
아담
Re: JMP 시계열 이상치 분석안녕하세요 아담,
나는 다음을 추천하고 그것이 당신에게 효과가 있는지 알려 드리겠습니다.
Principal Components 플랫폼을 사용하고 고장 및 시간 변수를 Y 변수로 입력하십시오(둘 다 숫자 연속이어야 함).
PCA 보고서 메뉴에서 이상치 분석을 선택합니다. 표시된 T² 플롯은 고장 대 시간 데이터의 구조를 설명하는 다변량 평균까지의 거리를 제공합니다. T² 값이 높은 포인트는 이상치(UCL 선 위)일 가능성이 높습니다.
도움이 되었기를 바랍니다!
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