Partition 中的交叉验证统计数据是如何定义的？k 倍交叉验证方法将数据表 D 中的所有（非排除）行随机分成 k 个子集：D 1 ，D 2 ，...，D k 。每行随机分配给 k 个组之一。
首先，使用所有数据拟合模型。然后，使用相同的分割，使用来自 D - D i的数据拟合 K 个不同的模型，其中 D i是保留倍数。对于连续响应，使用从 D - D i评估的模型计算 D i中每个观测值的误差。对于名义和有序响应，JMP ®使用从 D - D i训练的模型计算 D i中每个观测值的 -2 对数似然。对 k 个折叠中的每一个重复此操作。对 k 个折叠中的每一个的均方根误差进行平方和求和（或者，对于名义和有序响应，将 -2 对数似然值相加）以构建交叉验证 SSE（或者，对于名义和有序响应，将交叉验证 -2 对数似然）。然后使用得到的折叠 SSE 计算折叠 R 平方值。
[先前的 JMP 说明 36388]
