来自Austral Islands（法属波利尼西亚）和库克群岛的珊瑚礁珊瑚数据该JMP工作表包含来自法属波利尼西亚和库克群岛的Austral群岛的环境数据，以及来自43个珊瑚样本的分子+生理数据（其中一个已被排除，因为它是非目标物种）。我的目标是研究环境与生理学之间的关系，以及识别异常值。虽然我在珊瑚样本中测量了10个响应变量（最大菌落长度，平面表面积，RNA / DNA比率，Symbiodinium GCP [珊瑚内甲藻的密度]和6个基因mRNA），但我只考虑了RNA / DNA比例，共生菌株GCP，以及数据分析中的前五个基因。我使用单变量方法（例如，方差分析和逐步回归）和多变量方法（MANOVA，PCA，MDS），并发现，一般来说，宿主珊瑚物种是最重要的“环境”因素（即，最重要的驱动因素）变异）。对于多变量方法，我将值转换为z分数，使得它们都处于相同的比例。我计算了每个样本的马哈拉诺比斯距离，因为我实际上认为这是在珊瑚中测量的最有趣的参数（我们不知道什么构成健康，就像我们在人类中所做的那样）;事实证明，样本与平均质心的偏差程度可能是确定珊瑚是否易受气候变化影响的最重要因素。例如，请参阅写入表格的PCA图表。我想你会同意殖民地88.2可能“有趣”。然而，由于它的异常状态，大多数人会抛弃它！现在问题仍然存在：异常是“最强”的珊瑚还是最弱的？我不知道，但目的是找出答案。
简而言之，我正在努力开发一种方法来识别异常行为的珊瑚，而不知道什么是健康的。这是一个棘手的问题，我不知道是否有人在其他领域处理过这个问题（我知道肯定没有人在珊瑚礁领域。）。如果您对此问题有任何想法，请随时加入。
https://public.jmp.com/packages/Principal-Components-on-Correlations/js-p/5c16dba996f7cc0eec8b4bbc
（如果此JMP公共链接不起作用，请告诉我）
探索性数据分析海洋生物学预测建模和数据挖掘回复：来自澳大利亚群岛（法属波利尼西亚）和库克群岛的珊瑚礁数据谢谢安德森。@abmayfield JMP Public link对我有用。有趣的问题和分析。
