이 활동은 독립적으로 수행할 수도 있고, JMP 마스터링 세션인 '광범위한 데이터 구분 및 정리'와 함께 수행하는 활동이기도 합니다.
이 실습 활동을 통해 Explore Outliers를 사용하여 데이터의 극단값을 이해하는 연습을 할 수 있습니다. 데이터는 예측 모델링 목적으로 과거 데이터에서 수집됩니다.
지침은 아래와 첨부 PDF에 있으며, 솔루션도 포함되어 있습니다.제품 품질JMP 데이터 테이블도 이 게시물에 첨부되어 있습니다.
데이터는 제품 품질 데이터 표에 있습니다. 이는 568회 제조 공정에서 측정된 두 개의 응답 변수( 1년차 및 2년차 )와 19개의 예측 변수( 엑스1 ~ X19 )를 나타냅니다. 연속 예측 변수( 엑스2 ~ X19 )를 조사하여 잠재적인 단변량 및 다변량 이상치를 확인합니다.
다음 질문에 답하세요.
- 엑스2 - X19 에서 기본 분위수 범위 방법과 강력한 적합 방법을 사용하여 발견된 잠재적인 단변량 이상치는 동일합니까?
- 기본적인 Robust PCA 방법과 K 최근접 이웃 방법을 사용하여 찾은 엑스2 - X19 의 잠재적인 다변량 이상치는 동일합니까?
- 데이터 값 중에 실제로 이상치인 것이 있습니까?
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