데이터 분산안녕하세요,
수치 결과가 포함된 약 80,000개의 테스트가 있습니다.
테스트 중 일부는 분산 데이터가 너무 많지 않아도 괜찮아 보이는 반면 일부는 너무 많습니다.
광범위한 분산 데이터가 있는 테스트를 감지해야 합니다.
시각적으로는 그래프를 통해 알 수 있지만 문제는 80K 테스트가 있고 거대한 분포로 테스트를 감지하고 표시할 수학적 공식이 필요하다는 것입니다.
평균 및 3 시그마(STD DEV)를 통해 계산을 시도했지만 문제가 있는 테스트는 표시되지 않는 것을 확인했습니다.
JMP로 이 테스트를 감지할 수 있는 기술이 있나요?
결과 공유 및 전달윈도우Re: 데이터 분산사분위수 범위 밖의 포인트 백분율과 같은 것을 찾을 것입니다.그것이 제가 시작하는 곳이 될 것입니다. 그래도 작동하지 않으면 더 멀리 이동하여 명확성을 제공하는 지점을 감지할 수 있는지 확인하십시오.
Re: 데이터 분산JMP는 이상값 감지 방법을 제공합니다. 이를 위한 한 가지 출발점은 다음과 같습니다. 이상점 블로그 게시물
Re: 데이터 분산다른 사람들이 몇 가지 옵션을 제공했지만 상황을 충분히 이해하지 못합니다. 내 생각/질문은 다음과 같습니다.
1. 사실 이후 또는 발생 중에 찾을 수 있는 방법을 찾고 있습니까? 이는 사용하려는 도구에 큰 영향을 줄 수 있습니다.
2. 왜 이러한 "이벤트"를 찾고 싶습니까? 이러한 이벤트를 예상, 예측 또는 제거할 계획입니까? 왜 이런 일이 발생하는지 이해하고 싶습니까? 아니면 그냥 찾아서 반응하고 싶습니까?
3. 이것이 실제로 "이상치"인지, 분포가 왜곡되었는지 또는 일부 테스트에 문제가 있는지(예: 측정 오류, 처리 오류) 여부를 그림에서 구분하기 어렵습니다. 데이터 테이블의 하위 집합을 게시할 수 있습니까?
Re: 데이터 분산분산은 일반적으로 분산을 나타냅니다. 나는 당신이 매우 왜곡된 데이터에 대해 질문하고 있다고 생각합니다. 그렇다면 몇 가지 방법이 있습니다. 모든 테스트에 대한 데이터 열이 있는 배포 플랫폼을 시작할 수 있습니다. Windows에서는 Ctrl 키를, Mac에서는 Command 키를 누르고 샘플 통계 옆에 있는 빨간색 삼각형을 클릭합니다. 왜도를 선택합니다. 이제 결과를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 데이터 테이블로 만들기를 선택합니다. 비정상적으로 크게 기울어진 열(오른쪽)을 찾을 수 있습니다.
대신 이러한 열을 식별하는 데 유용한 이상값 도구 중 하나를 찾을 수 있습니다. 에 대한 설명서를 참조하십시오. 이상값 탐색 .
