多変量解析では標準化が必要ですか?多変量で外れ値分析 (マハラノビス距離) を実行しようとしています。分析を実行する前にすべての値を標準化 (すべての値を同じスケールに正規化、たとえば -1 から 1) する必要がありますか、それとも JMP が自動的にそれを実行しますか? よろしくお願いします。
予測モデリングと機械学習品質およびプロセスエンジニアリングRe: 多変量解析では標準化が必要ですか?私の考えは次のとおりです。
多変量解析は通常、X 変数ではなく Y 変数 (応答変数) に対して行われます。ただし、両方を実行できないというわけではありません。
マハラノビスの作用は、各列の値をデータ セット上の他の列の値に関連付けることです。分析では、一般的に、他の列がそれぞれのレベルにあるときに、標準値に十分近い値を取得しているかどうかを評価します。そうでない場合は、その行で異常なことが起こった可能性があります。どのデータ ポイントが違反を引き起こしたかは特定されていません。異常な値が明らかな場合もあれば、そうでない場合もあります。
いずれにしても、値の標準化は必要ありません。
