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公開日: 11/25/2021

モデル化ユーティリティ

外れ値、欠測値、パターンのデータ探索

モデル化に関するユーティリティとして、データクリーニングや前処理の機能が用意されています。これらの機能は、データを探索したり、データの理解を深めたりするのに役立ちます。以下のような機能が用意されています。

一変量や多変量における外れ値を調べる。

データの欠測値を探索し、補完する。

データ内の、通常と異なる特徴やパターンを探索・発見する。

図21.1 多変量のk近傍法外れ値の例 

Multivariate k-Nearest Neighbor Outlier Example

目次

「外れ値を調べる」ユーティリティ

「外れ値を調べる」ユーティリティの例
「外れ値を調べる」ユーティリティの起動
分位点範囲の外れ値
ロバスト推定による外れ値
ロバスト主成分分析による外れ値
K近傍法外れ値
「外れ値を調べる」ユーティリティのオプション
「外れ値を調べる」ユーティリティの別例

「欠測値を調べる」ユーティリティ

「欠測値を調べる」ユーティリティの例
欠測値レポート
「欠測値を調べる」ユーティリティのオプション

「パターンを調べる」ユーティリティ

「パターンを調べる」ユーティリティの例
「パターンを調べる」ユーティリティの起動
「パターンを調べる」レポート
「パターンを調べる」ユーティリティのオプション
「パターンを調べる」ユーティリティの別例
「パターンを調べる」ユーティリティの統計的詳細
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