离群值分析 |
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离群值分析
在“多元”红色小三角菜单中,“离群值分析”选项包含一个子菜单,其中包含用于离群值检测的三个距离测度。子菜单中的每个选项都显示或隐藏一个图,该图测量多元意义上相对于相关性结构的距离。检验是在图底部显示的 alpha 水平下执行的。 在图 3.5 中,“点 A”是一个离群值,这是因为它位于相关性结构之外,即便它在任意坐标方向上都不是一个离群值。 图 3.5 离群值示例 提供以下距离测度选项: Mahalanobis 距离 显示或隐藏每个点与多元均值(重心)的 Mahalanobis 距离。标准 Mahalanobis 距离取决于数据的均值、标准差和相关性的估计值。为每个观测编号都标绘距离。通过突出显示具有最大距离值的点来标识极端多元离群值。请参见Mahalanobis 距离测度。 Jackknife 距离 显示或隐藏使用 Jackknife 方法计算的距离。使用均值、标准差和相关性矩阵(不含观测本身)的估计值计算每个观测的距离。当存在离群值时 Jackknife 距离会很有用。在这种情况下,Mahalanobis 距离会失真,往往会隐藏离群值或令其他点看起来比实际上离群。请参见Jackknife 距离测度。 T2 显示或隐藏 Mahalanobis 距离平方后的距离。该图更适用于多元控制图,它包含计算的 T2 统计量的值及其上控制限。落在该限值之外的值可能为离群值。请参见T2 距离测度。 图 3.6 离群值分析图 保存距离和值您可以通过从该图的红色小三角菜单中选择保存选项,将所有距离保存至数据表。 注意:没有任何公式与 Jackknife 距离列一同保存。这意味着您修改数据表后不会重新计算该距离。若在数据表中添加/删除列或更改值,请再次选择分析 > 多元方法 > 多元以计算新的 Jackknife 距离。 除了保存每行的距离值,还会创建一个列属性,用于对指定的“离群值分析”类型提供上控制限 (UCL) 值。 |
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