Question プリンシパルコンポーネント分析（PCA）とは何ですか？ ———- Answer PCAは、多変量統計解析の一種であり、大量のデータを含む高次元のデータセットを比較的低次元の部分集合に変換する手法です。PCAによって、データセット中の主要な要因（主成分）が抽出されます。これにより、元のデータセットよりも小さい次元空間にデータを表現することができ、データの可視化、簡単な解析、またはデータの簡単な圧縮などの目的に使用されます。PCAは、機械学習やデータマイニングなどの分野で広く使われています。
Question ジャックナイフ法とは何ですか？ ———- Answer ジャックナイフ法は、統計学において、サンプルデータから導出される統計量の安定性を評価するために使用される非パラメトリックな方法です。この方法では、サンプルデータからランダムに1つのデータを取り除いたデータセットを複数作成し、複数回の分析を行うことで、検定の信頼性や回帰モデルの予測の安定性を評価することができます。ジャックナイフ法は、外れ値の影響を軽減することができ、非常に広範囲にわたる統計解析に用いることができます。