此活動可以獨立存在，也可以作為掌握 JMP 會話解開和組織廣泛數據的配套活動。
透過這項實作活動，您可以練習使用探索異常值來了解資料中的極端值。這些數據是從歷史數據中收集的，用於預測建模目的。
說明如下，並包含在附加的 PDF 中，其中還包含解決方案。這產品品質JMP 資料表也附加到此帖子中。
數據位於產品質量數據表。它們代表在 568 次製造過程運行中測量的兩個反應變數（ Y1和Y2 ）和十九個預測變數（ X1到X19 ）。您將檢查連續預測變數（ X2到X19 ）是否存在潛在的單變數和多變數異常值。
回答以下問題：
- 使用預設的分位數範圍方法和穩健擬合方法找到的X2 - X19中的潛在單變量異常值是否相同？
- 使用預設的 Robust PCA 方法和 K Nearest Neighbors 方法在X2 - X19中發現的潛在多元異常值是否相同？
- 任何數據值都是實際的異常值嗎？
對管理資料的相關活動有興趣嗎？請參閱探索缺失值的實踐練習和解決方案。
