La méthode de validation croisée k-fold divise aléatoirement toutes les lignes (non exclues) de la table de données, D, en k sous-ensembles : D 1 , D 2 , . . . , D k . Chaque ligne est attribuée aléatoirement à l'un des k groupes.
Tout d'abord, un modèle est ajusté en utilisant toutes les données. Ensuite, K modèles différents sont ajustés, en utilisant les mêmes divisions, avec les données de D - D i , où D i est le pli de réserve. Pour les réponses continues, l'erreur pour chaque observation dans D i est calculée en utilisant le modèle, évalué à partir de D - D i . Pour les réponses nominales et ordinales, JMP ® calcule -2LogLikelihood pour chaque observation dans D i en utilisant le modèle, formé à partir de D - D i . Cette opération est répétée pour chacun des k plis. Les erreurs quadratiques moyennes pour chacun des k plis sont élevées au carré et additionnées (ou dans le cas de réponses nominales et ordinales, les valeurs de -2loglikelihood sont additionnées) pour construire l'erreur quadratique moyenne de validation croisée (ou l'erreur quadratique moyenne de validation croisée -2loglikelihood dans le cas de réponses nominales et ordinales). L'erreur quadratique moyenne pliée résultante est ensuite utilisée pour calculer une valeur de R carré plié.
[Auparavant JMP Note 36388]
