Betreff: Wie verstecke und schließe ich Zellen aus, anstatt in jsl zu fehlend zu wechseln, nachdem Ausreißer untersucht wurden?Nur die Verwendung von << Zeilen ausschließen könnte funktionieren
Names Default To Here(1);
dt = Open("$SAMPLE_DATA/Water Treatment.jmp");
dt << Clear Row States;
obj = dt << Explore Outliers(Y(Column Group("Sensor Measurements")));
obj << Robust Fit Outliers;
wait(1);
obj << Exclude Rows;
dt << Clear Column Selection << clear select;Betreff: Wie verstecke und schließe ich Zellen aus, anstatt in jsl zu fehlend zu wechseln, nachdem Ausreißer untersucht wurden?Es gibt keine Möglichkeit, einzelne Zellen in einer Datentabelle auszuschließen.Sie können einzelne Zeilen ausschließen, aber das schließt alle Werte für die angegebene Zeile aus.
Ändern des Werts einer Zelle in Fehlen der typischen Art und Weise, wie das Ausreißerproblem behandelt wird.
Meine typische Methode besteht darin, die ursprüngliche Datentabelle zu speichern und dann eine Kopie davon zu erstellen und dann die Änderungen in dieser Datentabelle vorzunehmen.Wenn Sie jemals zu den ursprünglichen Werten zurückkehren müssen, sind diese in der gespeicherten Datentabelle leicht verfügbar.
Wie kann man Zellen ausblenden und ausschließen, anstatt sie nach dem Erkunden von Ausreißern in jsl auf „fehlend“ umzustellen?Ich erstelle Skripte für Explore Outliers in JSL und es funktioniert hervorragend mit dem K-Sigma-Algorithmus. Allerdings ändert das Skript, das ich von dieser JMP-Community erhalten habe, die Ausreißer in „fehlend“. Wie kann ich sie stattdessen so einstellen, dass sie ausgeblendet und ausgeschlossen werden?
dt1 = Current Data Table();
eo = dt1 << Explore Outliers(
Y( :var1 ),
K Sigma( 2 ),
Robust Fit Outliers,
Where(
:x == 1
),
Invisible
);
eoRep = Report(eo);
table = eoRep[TableBox(1)];
colList = eoRep[StringColBox(1)];
// Loop over these columns . . .
nCols = NItems(colList << get);
for(c=1, c<=nCols, c++,
// Select this column (described by a row)
CMD = Expr( table << setSelectedRows({colTBD}) );
SubstituteInto(CMD, Expr(colTBD), Eval(c));
CMD;
// Update dt2 for this column: Cells that were considered outliers are coloured red
eo << ColorCells(1);
eo << ChangeToMissing(1); //<<---------- this line here
);Datenmischung und -bereinigungWindows
