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So berechnen Sie UCL aus der Mahalanobis-Distanz

Hallo zusammen,
Derzeit verwende ich JMP 12 Version
Wissen Sie, wie man die UCL-Distanz anhand des Mahalanobis-Distanzdiagramms berechnet?

Wenn ihr wisst, wie man es bekommt, könntet ihr mir bitte die Formel zeigen?

Aufrichtig

Erweiterte statistische ModellierungBetreff: So berechnen Sie die UCL aus der Mahalanobis-Distanz

Hallo Markieren

Vielen Dank für Ihren Beitrag. Du hast Recht. Beide Variablen sind nichtlinear. Mit welcher Methode kann ich Ausreißer aus nichtlinearen Variablen erkennen?

 

Aufrichtig,

Betreff: So berechnen Sie die UCL aus der Mahalanobis-Distanz

Ich glaube, Sie missbrauchen die Ausreißeranalyse. Es gilt für lineare Korrelationen. Sie haben eine nichtlineare Beziehung zwischen zwei Variablen. Ich würde in einem solchen Fall nicht erwarten, dass es Ausreißer und Nicht-Ausreißer korrekt identifiziert.

Betreff: So berechnen Sie die UCL aus der Mahalanobis-Distanz

Vielen Dank an Jthi für Ihre Empfehlung

Betreff: So berechnen Sie die UCL aus der Mahalanobis-Distanz

Vielleicht kann Ihnen die Blogbeitragsreihe mit den vier Episoden der Ausreißer weiterhelfen oder Ihnen zumindest einige Anregungen geben

Outliers Episode 1: Der schwer fassbare Ausreißer beschrieben, visuell identifiziert und beurteilt

Ausreißer Episode 2: Ausreißer mithilfe von Quantilbereichen erkennen

Ausreißer Folge 3: Ausreißer mithilfe der Mahalanobis-Distanz (und T2) erkennen

Ausreißer Folge 4: Ausreißer anhand der Klappmesserdistanz erkennen

Betreff: So berechnen Sie die UCL aus der Mahalanobis-Distanz

Hallo Mark_Bailey,

Ich verwende die Jackknife-Methode, um Ausreißer zu erkennen, habe aber einen Fall gefunden, bei dem ich wirklich Ihren Rat brauche.
Sie können sich auf die Bilder unten beziehen.
Basierend auf dem rechten Diagramm sollten alle Datenpunkte auf dem 8. Carrier_x Ausreißer sein. Wenn ich jedoch die Jackknife-Methode mit den Standardeinstellungen verwende, zeigt diese Methode nur 1 Ausreißer statt 4 an.

Ich glaube, dass nicht genügend Datenpunkte zum Ergebnis führen

 

Haben Sie einen Vorschlag/eine Methode, mit der ich Ausreißer effizienter erkennen kann?

 

Betreff: So berechnen Sie die UCL aus der Mahalanobis-Distanz

Es funktioniert wie ein Juwel. Anerkennen !

Betreff: So berechnen Sie die UCL aus der Mahalanobis-Distanz

Welche UCL wird angezeigt, wenn Sie auf das rote Dreieck neben „Multivariat“ klicken und Ausreißeranalyse > Mahalanobis-Distanz auswählen?

 

Entschuldigen Sie! Ich habe die falsche Funktion verwendet. Ich habe auch die Berechnung des Jack-Knife-UCL hinzugefügt. Bitte verwenden Sie dieses geänderte Skript anstelle des zuvor veröffentlichten.

 

Names Default to Here( 1 );

alpha = 0.05; // typical decision level for type I error risk
n = 31;  // about the number in your plot
p = 7;    // guess of the number of variables used to compute distance

m ucl = Sqrt( (((n-1)^2)/n) * Beta Quantile( 1-alpha, p/2, (n-p-1)/2 ) );

j ucl = Sqrt( (((n-2)*(n^2))/((n-1)^3))*((m ucl^2)/(1-((n*(m ucl^2))/((n-1)^2)))) );

Show( m ucl, j ucl );

Betreff: So berechnen Sie die UCL aus der Mahalanobis-Distanz

Hallo,
Vielen Dank für Ihre Anleitung
Ich versuche, Ihrer Anweisung zu folgen, aber das Ergebnis ist nicht korrekt.
Ich werde das Skript unten und das Bild anzeigen

Basierend auf Ihrer Anweisung ist p = 2 und n = 85

 

Multivariate(
 Y(:DELTAMINIZ, :CARRIER_X),
 Estimation Method("Row-wise"),
 Matrix Format("Square"),
 Scatterplot Matrix(Density Ellipses(1), Shaded Ellipses(0), Ellipse Color(3)),
 Jackknife Distances(1)
);

 

 

 

Betreff: So berechnen Sie die UCL aus der Mahalanobis-Distanz

Dieses Beispiel veranschaulicht, wie UCL mit JSL berechnet wird.

 

Names Default to Here( 1 );

alpha = 0.05; // typical decision level for type I error risk
n = 1600;  // about the number in your plot
p = 5;    // guess of the number of variables used to compute distance

ucl = Sqrt( (((n-1)^2)/n) * Beta Distribution( 1-alpha, p/2, (n-p-1)/2 ) );

Betreff: So berechnen Sie die UCL aus der Mahalanobis-Distanz

Hallo Jthi,

Verstanden – ich habe das Dokument aufgrund Ihrer Anleitung bereits gefunden.

 

Wissen Sie jedoch, ob wir Syntax/Code zur Berechnung erhalten können? UCL

Danke

Betreff: So berechnen Sie die UCL aus der Mahalanobis-Distanz

Drücke den "?" Klicken Sie in der JMP-Symbolleiste auf „Mahalanobis-Abstände“, um die Hilfeseite zu öffnen Ausreißeranalyse . Von hier aus können Sie Mahalanobis Distance und seine Dokumentation finden Mahalanobis-Entfernungsmessungen und schlussendlich