<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />私の質問は、以下のサンプル表を使用して最もよく説明されています。
| 校正パラメータ | パフォーマンス結果 |
| SN | PAR1 | PAR2 | PAR3 | PAR4 | PAR5 | P / F |
| 1035年 | 3.41 | 44.22 | 4.43 | 1158 | 120.8 | P |
| 1168年 | 3.75 | 46.69 | 4.60 | 1149 | 121.6 | P |
| 1834年 | 3.94 | 42.21 | 4.48 | 1144年 | 121.2 | P |
| 2062年 | 3.63 | 44.76 | 4.44 | 1155年 | 121.2 | P |
| 2192 | 3.60 | 46.09 | 5.16 | 1150年 | 121.5 | F |
| 2670 | 3.24 | 46.78 | 3.89 | 1141 | 121.3 | P |
| 2712 | 3.70 | 46.62 | 5.85 | 1143 | 121.2 | F |
| 3247 | 3.47 | 48.26 | 5.57 | 1168年 | 121.0 | F |
| 4679 | 3.66 | 46.73 | 5.00 | 1142 | 120.6 | F |
| 4703 | 3.55 | 46.07 | 4.60 | 1146 | 120.8 | P |
| 4895 | 3.40 | 47.69 | 4.92 | 1149 | 120.4 | P |
| 5007 | 3.82 | 46.68 | 4.62 | 1140年 | 121.3 | P |
| 5787 | 3.37 | 44.37 | 5.62 | 1150年 | 120.9 | F |
| 5901 | 3.36 | 44.61 | 4.24 | 1142 | 120.8 | P |
| 7090 | 3.72 | 47.11 | 5.60 | 1161 | 121.3 | F |
| 8088 | 3.30 | 48.25 | 6.99 | 1146 | 120.3 | F |
| 8259 | 3.39 | 46.78 | 5.67 | 1156 | 121.0 | F |
| 8329 | 3.61 | 45.23 | 4.95 | 1151 | 121.6 | F |
| 8674 | 3.35 | 46.02 | 4.82 | 1144年 | 122.1 | F |
| 9017 | 3.64 | 48.24 | 5.67 | 1154 | 121.3 | F |
実際の場合、何千もの入力調整または校正データがあります。出力は実際にはセクションにも分類されますが、ここでの高レベルの目的がフィールドを絞り込むためのブラックボックスアプローチをとることである場合、より詳細な分析を行うことができます。すなわち、どのパラメーターが高い相関度で結果に影響を与える上で高いランクにあるか知りたいですか？（閾値から離れるにつれて自信を増しながら、ある閾値を上回る／下回る場合は合格）。
上記のデータを使用して、パーティションツールを使用して回答にたどり着きました。回答は4.95のパラメータ3です。
私の苦労は数千に及ぶ多数のパラメータであり、理想的にはツールはユーザからの対話的な入力なしで、主要なパラメータのみを「浮き上がらせる」ようにスクリプトを書くことができます。
質問を適切に説明したことを願います。何かを省略した場合は、遠慮なく質問してください。
ありがとう、
バリー
