Model Configurations：Static Model
モデリングメソッド Static Model（Model > Configurations）が選択されていると、<output> タブの Model Properties 領域には以下のエレメントが含まれます。出力ごとに個別のタブがあります。
Output Properties 領域とウィンドウ最下部のボタン行についての説明は、 Model Configurations (ASCMO-DYNAMIC)を参照してください。
Training Labels
モデルトレーニングを行いたいラベルを割り当てます。複数のラベルを使用する場合は、1つ以上のラベルに関連するすべてのデータが使用されます。
ラベルを割り当てるには、フィールドをダブルクリックして名前をキー入力します。リストに提示されたデータセットから選択することができます。
ラベルを削除するには、ラベルの x、または Del を使用します。
Validation Labels
Static Model Type
静的モデルのタイプを選択します。
モデルタイプの詳細については Staticモデルタイプを参照してください。
Model Properties 
Edit
クリックしてモデルのパラメータを編集します。
モデルプロパティについての詳細は、NARXモデルタイプを参照してください。
Highlight Model Deviations
オンにすると、モデル偏差が
プロット上で赤くハイライトされます。
ハイライト表示に関して以下のような詳細設定が行えます：
Anomaly Percentile
正常とされる再構成誤差の百分位数を入力します。モデル選択に検証データセットが使用されている場合は、この値は検証データに基づいて計算され、そうでない場合はトレーニングデータに基づいて計算されます。値は異常スコアの0.5にマッピングされます。
Smoothing
メディアンフィルタのステップ数として、データポイントのウィンドウサイズの値を入力します。異常予測のため、信号が平滑化されます。これによって、より良い結果が導き出されます。
Smoothing Window Centered
スムージングウィンドウの中心を評価点にしたい場合、つまり未来の点も考慮したい場合は、オンにします。オフにすると、スムージングウィンドウでの計算に過去のポイントのみが使用されます。
Rounding Threshold
異常予測しきい値（その値を下回るとモデルの予測値が自動的に0に設定され、それ以外は1になります）を入力します。しきい値は、Receiver Operating Characteristic（Model > Anomaly Detection: Receiver Operating Characteristic）に表示されます。
Inputs used in Model Training
この領域にはモデルのすべての入力が表示されます。ここで各入力をモデルトレーニングに含めるかどうかを指定することができます。
デフォルトにおいては、すべての入力が含まれます。
参照
Model Configurations (ASCMO-DYNAMIC)