在数据分析和统计处理中，离群值（Outliers）是指那些在数据集中远离其他数据点的异常值，它们可能对数据分析结果产生显著影响。在使用JMP这类数据分析软件时，离群值的识别和处理是数据清洗的重要步骤。JMP离群值通常通过箱线图（Boxplot）来直观展示。本文将详细解释JMP离群值是什么以及如何通过箱线图识别离群值。

　　一、JMP离群值是什么？

　　在统计学中，离群值指的是偏离数据集其他值较远的观测值。它们可能是由于数据记录错误、测量误差、特殊异常情况等因素产生的。离群值的存在可能会对数据的平均值、标准差等统计指标产生不成比例的影响，因此在数据分析过程中需要特别关注。

　　1.离群值的常见特征

　　离群值通常比其他数据点远离数据分布的中心位置。

　　在箱线图中，离群值通常显示为位于“胡须”外的点。

　　离群值不仅可能是错误数据，也可能是由于特殊事件或罕见情况导致的数据点。

　　2.离群值的处理方法

　　去除离群值：如果离群值确实是由数据录入错误或其他不合理原因造成，可以将其从数据集中删除。

　　替换离群值：有时离群值代表的是极端但合理的现象，可以用其他值（如均值、中位数等）替换。

　　保持离群值：如果离群值具有重要意义，特别是它代表的是数据中的罕见事件或特殊现象，可能需要保留。

　　二、JMP离群值箱线图

　　在JMP中，箱线图（Boxplot）是一种常见的用于识别离群值的可视化工具。箱线图通过绘制数据的四分位数、最大值、最小值以及中位数，可以清晰地揭示数据的分布情况，并有效标出离群值。

　　1.创建箱线图

　　打开JMP，加载数据集。

　　在菜单栏选择分析>分布。

　　选择需要分析的变量，点击“OK”。

　　在弹出的对话框中，选择“图形”选项，然后选择“箱线图”。

　　2.识别箱线图中的离群值

　　箱体（Box）表示数据的四分位数范围（IQR：InterquartileRange），箱体上下的线条是上四分位数（Q3）和下四分位数（Q1），中间的线是中位数（Q2）。

　　胡须（Whiskers）表示数据的最小值和最大值，通常不包括离群值。

　　离群值的标识：箱线图中，位于胡须外的点（通常是离上下四分位数1.5倍IQR范围之外的点）会被标记为离群值。在JMP中，这些点会以特殊的符号（例如圆点或星号）表示。

　　3.如何解读箱线图中的离群值

　　如果数据集中存在离群值，箱线图会在胡须之外显示标记点，这些点通常被认为是离群值。

　　如果这些离群值不影响整体分析结果，可以选择忽略它们，但如果它们对结果有显著影响，需要进一步检查其合理性并决定是否删除或调整。

　　三、总结

　　在JMP中，离群值是指那些远离数据分布的异常值，通常通过箱线图来可视化。箱线图是识别和展示离群值的强大工具，它能够清晰地标示出超出正常范围的异常数据点。在数据分析过程中，正确识别和处理离群值对于提高分析的准确性至关重要。通过JMP，用户可以非常方便地检测离群值并根据实际情况进行处理。