Partition中的交叉驗證統計資料是如何定義的？k 折交叉驗證方法將資料表 D 中的所有（未排除）行隨機分割為 k 個子集：D 1 、D 2 、…。 。 。 ，D k 。每行被隨機分配到 k 組之一。
首先，使用所有資料來擬合模型。然後，使用相同的分割，使用來自 D - Di的數據來擬合 K 個不同的模型，其中Di是保留折疊。對於連續響應，D i中每個觀測值的誤差是使用模型計算的，並根據 D - Di進行評估。對於名義和有序響應，JMP ®使用根據 D - Di訓練的模型計算Di中每個觀測值的 -2LogLikelihood。對 k 次折疊中的每一次重複此操作。對每個k 倍的均方根誤差進行平方並求和（或在名目和序數響應的情況下，對-2log 似然值求和）以建構交叉驗證SSE（或在名目和序數響應的情況下交叉驗證-2loglikelihood）反應）。然後使用所得的折疊 SSE 來計算折疊 R 平方值。
[以前的 JMP 註 36388]
