PCAモデル検証手法PCAは、一連の観測値を記述するモデルを構築するために使用できます。多変量プラットフォームを使用して、観測値のいずれかが多変量平均に対して極端であるかどうかを確認するために、ジャックナイフ分析およびT2異常値分析を実行することが可能です。
モデルを構築するためにどのような状況で重みの列が使用される可能性がありますか？
PCAモデルを使用する場合、どのようにしてそれを保守しますか？
新しい観測値がある場合は、保存した主成分とT2を適用して、それが私のモデルと一致するかどうかを評価できます。
PCAモデルがどれほど堅牢であるかを評価するためのJMPの方法はありますか？たとえば、各列からセルの値の10％をランダムに削除してから、共分散行列からそれらを復元するために不純物の欠損を使用するスクリプトを作成することを考えていました。これを何度も繰り返し、固有値表と代入値対実際値を比較することで、モデルのロバスト性に関する有用な情報が得られます。
再：PCAモデル検証手法PCA検証に関するもう1つの考えは、JMP Proの「Make Validation Column」機能を使用して検証列を作成することです。このユーティリティを説明しているJMPオンラインドキュメントへのリンクは次のとおりです。
http://www.jmp.com/support/help/13-2/Make_Validation_Column_Utility.shtml#
JMP Proを実行していない場合は、私の同僚が示したワークフローを使用して作成できます。 @julian このビデオで：
https://www.youtube.com/watch?v=M5_mECc4NAg
次に、検証列をBy変数として使用します。それからあなたは合理性などのために様々なPCAの視覚化と統計を比較することができます。
再：PCAモデル検証手法DModXはあなたにとってもう一つの選択肢かもしれません。
From the Multivariate Methods book in Helpヘルプの多変量メソッドブックから他の数式列と同様に、DModX数式をデータテーブルに保存します。
再：PCAモデル検証手法私はあなたがこのアイデアを使っているところが好きです。
まず、WeightとFrequencyです。それらが主成分の中で同じことをしていると確信しています。頻度は整数を使用しますが、重量は分数を使用できます。
あなたが考えている機能の多くは、スクリプトを書くのがとても簡単なようです。
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>
