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。

sa 是 Sk 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 j 对 DModXi 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 j 对 SPEi 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。

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