此活动可以独立存在，也可以作为掌握 JMP 会话解开和组织广泛数据的配套活动。
这项动手活动可让您练习使用探索异常值来了解数据中的极值。数据是从历史数据中收集的，用于预测建模目的。
说明位于下方以及随附的 PDF 中，其中还包含解决方案。产品质量JMP 数据表也附加到此帖子中。
数据位于产品质量数据表中。它们代表了在 568 次生产过程中测量的两个响应变量（ Y1和Y2 ）和十九个预测变量（ X1到X19 ）。您将检查连续预测变量（ X2到X19 ）中是否存在潜在的单变量和多变量异常值。
回答以下问题：
- 使用默认的分位数范围方法和稳健拟合方法找到的X2 - X19中的潜在单变量异常值是否相同？
- 使用默认的 Robust PCA 方法和 K Nearest Neighbors 方法在X2 - X19中发现的潜在多元异常值是否相同？
- 任何数据值是否都是实际的异常值？
对管理数据的相关活动感兴趣？请参阅探索缺失值动手练习和解决方案。
