发布日期: 08/07/2020

贡献

计算贡献比例时,JMP 会清除负贡献。

PCA 和 PLS T2 贡献

具有 p 个变量和 k 个成分的 PCA 或 PLS 模型的 T2 贡献计算如下:

其中

ti = 第 i 个观测的 k 得分的向量

Sk = 历史观测的 k 得分的对角线样本协方差矩阵对于 PCA 模型, 是对角线特征值矩阵。

saSk 的第 a 个成分

rja 对于 PCA 模型是第 a 个特征值的第 j 个成分,对于 PLS 模型则是 Rk 矩阵的第 a 列。Rk 是用于将得分矩阵 Tk 关联到 X 矩阵的矩阵,使得 Tk=XRk

xij 是第 i 个观测的第 j 个变量的值。

请注意,由于

变量 j 的贡献比例定义为:

有关 PCA 贡献的详细信息,请参见 Kourti and MacGregor (1996)。有关 PLS 贡献的详细信息,请参见 Li et al.(2009)。

DModX

对于 PCA 和 PLS 模型,变量 jDModXi 的贡献定义如下:

请注意,由于

变量 j 的贡献比例定义为:

SPE 贡献

对于 PCA 和 PLS 模型,变量 jSPEi 的贡献定义如下:

请注意,由于

变量 j 的贡献比例定义为:

得分贡献

得分贡献计算与 T2 贡献的计算相同,以下几点例外:

对于 PCA 模型,仅使用与 Qk 矩阵中使用的得分维数对应的列

对于 PLS 模型,仅使用与 Rk 矩阵中使用的得分维数对应的列。

需要更多信息?有问题?从 JMP 用户社区得到解答 (community.jmp.com).