時系列検証列の作成時系列データの検証列を動的に作成するためのアドイン。イアンコックスによって開発された（ Ian @ JMP ）とJulian Parris（ジュリアン）。
**注：モデル検証は、JMPまたはJMPProの時系列プラットフォームに組み込まれていません。 ただし、これは手動で行うことができます。
- このアドインを使用して時系列をパーティション化し、ホールドアウトパーティションを非表示にして除外します（行を選択してから、[行]> [非表示と除外]を選択します）。
- 時系列プラットフォームを使用して時系列モデルを適合させます（[分析]> [モデリング]メニューから）。
- 選択したモデルについて、モデルの赤い三角形を使用して予測式を保存します。 これにより、トレーニングデータの予測値と残差を含む新しいデータテーブルが生成されます。
- 検証データの残差を計算するには、ホールドアウト値を元のテーブルからこの新しいテーブルの適切なセルにコピーして貼り付けます。 次に、新しい列を作成し、数式エディタを使用して残差を計算します（実際-予測）。 検証データの予測は、予測式がデータテーブルに保存されるときに自動的に計算されることに注意してください。
- （検証統計を生成するために）配布プラットフォームを使用してトレーニングおよび検証データの残差を要約し、グラフビルダーを使用して実際および予測された時系列と残差をグラフ化します。
- トレーニングデータと検証データの両方を使用して将来の値を予測するには、元のデータに戻り、ホールドアウトパーティションを再表示および除外解除し、時系列プラットフォームを使用してモデルを再適合させます。 （赤い三角形からの）予測期間の数を指定し、このモデルの予測式をデータテーブルに保存します。 上記の手順4と5を繰り返します。
これらの手順は、JMP時系列プラットフォームを使用して構築されたモデルに適用されます。 回帰ベースの予測モデルは、Analyze>FitModelプラットフォームを使用して構築できます。 これらのモデルには、組み込みのモデル検証を使用できます。 ここでは、検証データを非表示にして除外するのではなく、検証列を作成し、この列を検証に使用します
[モデルの適合]ダイアログのフィールド。
**から適応JMPProを使用したビジネス分析のためのデータマイニング、Shmueli、Bruce、およびStephens、Wiley、2016年5月にリリース。
予測モデリング/データマイニング統計学統計教育ユーティリティRe：時系列検証列を作成する<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />このアドインの使用法を説明するYoutubeビデオは高く評価されます！
