JMP统计与图形指南：探索广义线性模型

"广义线性模型启动对话框-特效半透流光shader" 这篇文档摘自《JMP统计和图形指南》第六版，由SAS JMP提供，该软件是SAS公司的一个业务单元，专注于大数据分析、数据挖掘和统计学应用。本书主要介绍了如何使用JMP进行统计分析和图形制作，特别是涉及到广义线性模型（Generalized Linear Models, GLM）的启动对话框。 广义线性模型是统计学中的一种重要工具，它扩展了传统的线性回归模型，能够处理非正态分布的响应变量，如二项分布、泊松分布和负二项分布等。在JMP中，用户可以通过启动对话框来指定建模类型，选择适合的数据分析方法，并为数据列分配特定的角色，如响应变量、因子等。 文档提到了几个关键概念： 1. **响应模型**：这是模型的核心，可以是连续的、记名的（名义的）或保序的。连续响应模型用于处理连续数值型数据，记名和保序响应模型则适用于分类数据，但保序响应模型保持了变量的顺序信息。 2. **因子模型**：包括连续因子和记名/保序因子，用于解释响应变量的变化。连续因子是数值型的，而记名和保序因子是分类的，但后者考虑了类别间的顺序。 3. **指定建模类型和选择分析方法**：用户可以根据问题的具体需求选择合适的模型类型和分析方法，比如线性回归、逻辑回归、泊松回归等。 4. **列选择角色**：在JMP中，用户可以为每一列数据指定其在模型中的角色，如响应、因子、协变量等，这有助于正确地构建模型。 5. **基本统计假设**：GLM模型通常基于一些假设，例如线性关系、误差独立性和正态性。书中还提到了相对显著性、多元推断和有效性评估，这些都是模型检验的重要方面。 6. **不确定性与统计推断**：书中强调了不确定性是统计分析的核心，它涵盖了概率、置信区间和假设检验等多个方面，帮助用户理解模型结果的可靠性。 此外，文档还提醒读者，无论是硬拷贝书籍还是电子版，都应遵守版权规定，且美国政府使用该软件需遵循特定的法律条款。JMP与SAS之间的能力比较、软件使用前的条件以及如何有效地利用样本数据和脚本也作为前提条件进行了简述。 这份资源提供了关于使用JMP进行广义线性模型分析的基本步骤和关键概念，对于数据分析和研究者来说，是一份有价值的参考资料。