POV（変動の分割）とCOV（変動係数）こんにちは、
バリエーションのパーティションをJMPでネイティブに実行するのか、それとも同様の処理を実行するのかを尋ねられる人がいます。オンラインで何も見つかりません。どうやら、それは半導体で使用されているようです。「問題を解決しようとしているとき、重要なステップの1つは、変動の原因を分割することです」。POVは、平衡データと不平衡データとともに、連続データと属性データを処理するように調整します。「それはまた、共通/ノイズを含む、変動内および変動間の発生を引き起こします。」
これがJMPに含まれているかどうか、およびVariability / Attribute Gaugeプラットフォームの標準のVarienceコンポーネントとどのように比較されるかを誰かが知っていますか？
Re：POV（変動係数）とCOV（変動係数）それらは分散成分を意味しているに違いありません。そうです、JMPはこれらをいくつかの場所で計算します。
Re：POV（変動係数）とCOV（変動係数）ねえハドリー、
彼らが分散成分分析について話している可能性はありますか？ その場合、変量効果を持つモデルをフィッティングすると、分散成分の推定値が生成されます
変動内には、分散成分推定表の残余があります。 相互作用モデルでは、Betweenを使用できます。Totalは、合計分散を示します。私がJMPユーザーになる前は、これがMSAの問題を解決する方法でした。 変量効果もある状況で便利です。 これは彼らが求めているものでしょうか？
J
マーク、申し訳ありませんが、同時に返信していたに違いありません
Re：POV（変動係数）とCOV（変動係数）これに対する別の変形は、応答から主成分（PCA）を作成し、ジェイソンが上に示したように主成分を使用しますが、代わりに主成分に対してモデル化する主成分分析（PVCA）です。
これは、この分析に関する約11年前のRussW。の投稿からのリンクです。 PVCA
また、NIEHSからのリンクも役立つ可能性がありますNIEHS PVCA
Re：POV（変動係数）とCOV（変動係数）こんにちは、
回答ありがとうございます。今のところ、持ち帰るのに十分だと思います。再度、感謝します。
宜しくお願いします、
ハドリー
