Por lo general, empiezo a buscar los mismos nombres de Scripting Index (y en este caso podría funcionar)

Lo único de lo que no estoy seguro es imputar parte faltante

Names Default To Here( 1 );
Clear Log();
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Bands Data.JMP" );
obj = dt << Explore Outliers(
Y(
:proof cut, :viscosity, :caliper, :ink temperature, :humidity, :roughness,
:blade pressure, :varnish pct, :press speed, :ink pct, :solvent pct,
:ESA Voltage, :ESA Amperage, :wax, :hardener, :roller durometer,
:current density, :anode space ratio, :chrome content
)
);
obj << k Nearest Neighbor Outliers(K(4));
obj << Impute Missing(0);
obj << Save NN Distances;
//obj << Close Window;
JMP tiene varios métodos para explorar valores atípicos (Analyze>Screening>Explore outliers).
Para una primera exploración de datos, estoy buscando una solución para que los usuarios puedan filtrar de forma interactiva todas las filas anómalas.
Un enfoque simple es realizar un análisis de valores atípicos de KNN (desmarcando la opción de imputaciones y pudiendo cambiar el número predeterminado)

Y guarde las distancias a cada NN, de modo que se pueda obtener una puntuación global (p. ej., sumando todas las distancias en una columna).

¿Cómo se pueden automatizar estos pasos que tienen acciones GUI en JMP 16?
Names Default To Here( 1 );
Clear Log();
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Bands Data.JMP" );
// Launch platform: Explore Outliers
Explore Outliers(
Y(
:proof cut, :viscosity, :caliper, :ink temperature, :humidity, :roughness,
:blade pressure, :varnish pct, :press speed, :ink pct, :solvent pct,
:ESA Voltage, :ESA Amperage, :wax, :hardener, :roller durometer,
:current density, :anode space ratio, :chrome content
)
);