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将多变量分析的结果对象 MultivariateAnalysisResult 之中的 降维投影结果（score）与载荷结果（loading）抽取为统一的二维表对象 NumericTable，从而可以方便的直接送入聚类、可视化等后续流程。
NumericTableResult
01 Syntax
Microsoft.VisualBasic.Math.Statistics.Hypothesis.ANOVA.NumericTableResult
02 Methods
| Name | Overloads | Summary |
|---|---|---|
| ScoreTable | 1 | 提取降维投影结果（score）为二维表： 1. |
| LoadingTable | 1 | 提取载荷结果（loading）为二维表： 1. |
| IsOplsResult | 1 | 判断分析结果是否来自 OPLS-DA（无法从 MultivariateAnalysisResult.analysis 判定的时候，通过对角成分是否存在进行推断） |
| AppendComponents | 1 | 将各个成分的投影向量收集起来：dims 为各成分的向量， names 为对应的列名（{prefix}{i}） |
| TransposeComponents | 1 | 将各个成分的向量转置为 样本 x 成分 的行主序矩阵 |
| SampleNames | 1 | 取样本的行名：优先使用样本 ID（StatisticsObject.YLabels2）， 其次是 StatisticsObject.YLabels，缺失的时候生成 1..n 序号 |
| VariableNames | 1 | 取变量的行名：优先使用 StatisticsObject.XLabels， 缺失的时候生成 1..n 序号 |
| WriteLabels | 1 | 将一列附加数据写入结果表的标签矩阵（长度和样本数量不一致的时候自动忽略） |
03 Members
ScoreTable(MultivariateAnalysisResult)
提取降维投影结果（score）为二维表：
- 表的行是样本（行名取样本 ID）
- 表的特征是各个成分的投影坐标，列名分别为
PC1..PCn（PCA）、T1..Tn（PLS-DA / OPLS-DA 的预测成分），OPLS-DA 还会额外追加To1..Tom（正交成分） - 附带的
Y experiment（观测值）与Y predicted（预测值） 作为标签列写入标签矩阵
Parameters
| Name | Type | Description |
|---|---|---|
mvar | MultivariateAnalysisResult | 多变量分析的结果对象 |
LoadingTable(MultivariateAnalysisResult)
提取载荷结果（loading）为二维表：
- 表的行是变量（行名取变量名）
- 表的特征是各个成分的载荷，列名分别为
PC1..PCn（PCA）、P1..Pn（PLS-DA / OPLS-DA），OPLS-DA 还会额外追加Po1..Pom（正交载荷） - 附带的
VIP与Coefficients（回归系数）作为标签列写入标签矩阵
Parameters
| Name | Type | Description |
|---|---|---|
mvar | MultivariateAnalysisResult | 多变量分析的结果对象 |
IsOplsResult(MultivariateAnalysisResult)
判断分析结果是否来自 OPLS-DA（无法从 MultivariateAnalysisResult.analysis 判定的时候，通过对角成分是否存在进行推断）
AppendComponents(
List(Of Double()), List(Of String), IEnumerable(Of Double()), String)将各个成分的投影向量收集起来：dims 为各成分的向量， names 为对应的列名（{prefix}{i}）
TransposeComponents(
List(Of Double()))将各个成分的向量转置为 样本 x 成分 的行主序矩阵
SampleNames(
StatisticsObject, Int32)取样本的行名：优先使用样本 ID（StatisticsObject.YLabels2）， 其次是 StatisticsObject.YLabels，缺失的时候生成 1..n 序号
VariableNames(
StatisticsObject, Int32)取变量的行名：优先使用 StatisticsObject.XLabels， 缺失的时候生成 1..n 序号
WriteLabels(
NumericTable, String, Double())将一列附加数据写入结果表的标签矩阵（长度和样本数量不一致的时候自动忽略）