このJMPワークシートには、オーストラリア領ポリネシア領ポリネシアとクック諸島の環境データ、および43のサンゴサンプルからの分子生理学的データが含まれています（そのうちの1つは非対象種であるため除外されています）。私の目標は、環境と生理学の関係を調べ、異常値を特定することでした。サンゴのサンプルで最大10個の応答変数（最大コロニー長、平らな表面積、RNA / DNA比、Symbiodinium GCP [サンゴ内の渦鞭毛藻類の密度]、および6つの遺伝子mRNA）を測定したGCP、およびデータ分析の最初の5つの遺伝子。私は一変量アプローチ（例えば、ANOVAと段階的回帰）と多変量アプローチ（MANOVA、PCA、MDS）の両方を使用し、一般に、宿主サンゴ種が最も重要な「環境」因子（すなわち、最も重要な要因）であることを明らかにしました。変化）。多変量アプローチでは、それらがすべて同じスケールになるように値をzスコアに変換しました。私は実際にこれがサンゴの中で測定するための最も興味深いパラメータであると思うので（私たちは人間のように健康なものを知らない）、私は各サンプルのマハラノビス距離を計算しました。サンプルの平均重心からの偏差の程度は、サンゴが気候変動の影響を受けやすいかどうかを判断するための最も重要な要素となる可能性があります。例えば、テーブルに書かれたPCAプロットを見てください。私はあなたがコロニー88.2が「おもしろい」かもしれないことに同意するだろうと思います。しかし、その異常値のため、ほとんどの人はそれを捨てるでしょう！今でも問題は残っています：異常値は「最強の」サンゴなのか、それとも最も弱いのでしょうか。私は知りませんが、見つけることを目指しています。
一言で言えば、私は健康的なものが何であるかを知らずに異常に行動するサンゴを特定する方法を開発しようとしています。これは難しい質問です、そして、誰か他の分野でこの問題に対処したかどうか私は知りません（私は誰もサンゴ礁分野にいないのは確実です）。この問題について何かご意見がありましたら、遠慮なくご参加ください。
https://public.jmp.com/packages/Principal-Components-on-Correlations/js-p/5c16dba996f7cc0eec8b4bbc
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アンダーソンに感謝します。@abmayfield JMPパブリックリンクは私のために働いています。興味深い問題と分析。
