外れ値の探索-JMP16で更新
欠落している値を見つけ、NinesレポートとHigh Nines（欠落している）値を操作することに重点を置いて、ExploreOutliersユーティリティの使用方法を参照してください。JMP16の更新には次のものが含まれます。
- 新しいロバストPCA外れ値ユーティリティ（多変量ロバスト外れ値を置き換える）がExploreOutliersプラットフォームに含まれています
- 多変量ロバスト外れ値は引き続きJSLでのみサポートされており、メニューからアクセスすることはできません。
- 堅牢なPCAはセルを識別し、データの多変量構造を尊重し続け、欠測値を許可し、以前のJMPバージョンで使用されていたHuberMahalanobis機能よりもはるかに高速です。
- 堅牢なPCAは、欠落している場合は代入値、外れ値の場合はさまざまに切り捨てられた値を使用して、クリーンな新しい列のセットの作成をサポートします。
リソース
1〜5分基本的なJMPデータの準備ユーティリティビデオRe：外れ値の探索-JMP16で更新LediのJMPオンエアセッションの更新されたリンク：データの外れ値を調べる
Re：外れ値の探索-JMP16で更新リンク共有をありがとう@wendytsengとイントロビデオのために@ryandewitt 。
Tail QuantileとQのデフォルト値がそれぞれ0.1と3である理由について、指摘できるいくつかの理論的根拠はありますか？
JMP 16オンラインヘルプドキュメントから： https://www.jmp.com/support/help/en/16.2/#page/jmp/quantile-range-outliers.shtml
古典的に、テール分位数を超えた四分位範囲のQ = 1.5倍（または1からテール分位数を引いたもの）を超える値は、外れ値として識別されます。テール分位は、上限で= 0.25、下限で1-0.25 = 0.75です。これがの基礎です外れ値箱ひげ図：
