PCA 模型驗證技術PCA 可用於建立描述一組觀察結果的模型。 使用多變量平台，可以執行 Jacknife 和 T2 離群值分析，以檢查是否有任何觀測值相對於多變量平均值而言是極端的。
在什麼情況下可以使用權重列來建立模型？
如果您使用 PCA 模型，您如何維護它？
如果我有新的觀察結果，我可以應用保存的主成分和 T2 來評估它是否與我的模型一致。
JMP 中是否有任何方法可以評估 PCA 模型的穩健性？ 例如，我正在考慮創建一個腳本，從每列中隨機刪除 10% 的單元格值，然後使用插補缺失從協方差矩陣中恢復它們。 透過多次重複此操作並將特徵值表以及估算值與實際值進行比較，可以提供有關模型穩健性的有用資訊。
回覆：PCA 模型驗證技術關於 PCA 驗證的另一個想法是建立一個驗證列，就像 JMP Pro 的「建立驗證列」功能一樣。 以下是描述該實用程式的 JMP 線上文件的連結：
http://www.jmp.com/support/help/13-2/Make_Validation_Column_Utility.shtml#
如果您沒有執行 JMP Pro，您可以使用我同事展示的工作流程建立一個@朱利安在這個影片中：
https://www.youtube.com/watch?v=M5_mECc4NAg
然後使用驗證列作為 By 變數。 然後您可以比較各種 PCA 視覺化和統計數據的合理性等。
回覆：PCA 模型驗證技術DModX 可能是您的另一個選擇。
From the Multivariate Methods book in HelpFrom the Multivariate Methods book in Help來自幫助中的多元方法一書將 DModX 公式儲存到資料表中，就像儲存其他公式列一樣。
回覆：PCA 模型驗證技術我喜歡你的這個想法。
首先，權重和頻率，我很確定它們在主成分中做了同樣的事情。 權重可以使用分數，而頻率則使用整數。
看起來您正在考慮的許多功能都很容易編寫腳本。
Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Tiretread.jmp" );
obj = dt<<MULTIVARIATE>= Col Quantile( :name("T Square"), 0.9 ) );
r<<EXCLUDE></EXCLUDE></MULTIVARIATE>
