霍特林的 T2 貢獻公式在文章中，對於 t2 貢獻，使用公式 (X-colMean(X))/std.dev。 但是在模型驅動多元控製圖（JMP 16）保存的 T2 變量貢獻的列公式中，我們可以在 (X-colMean(X))/std.dev 之前看到乘數。 例如：
這是什麼？
1.98849210478157 * :_07MAA10CT111 + 1.68074231499255 * :_07MAA10CT109 + (-1779.94365628861)
分析其他回复：Hotelling 的 T2 貢獻公式謝謝！）
回复：Hotelling 的 T2 貢獻公式不是統計解釋...
我的猜測是你有一個你擁有的變量的貢獻公式。 我認為你將所有貢獻公式加在一起，你應該最終得到 T2（或非常接近它）。
以 Iris.jmp 為例：
