JMP统计分析：探索每单位比率的Pareto图表

"“按单位比率”表-特效半透流光shader" 在数据分析领域，"按单位比率"表是一种常见的统计分析工具，特别是在质量控制和过程优化中。它用于量化和比较不同组间的缺陷率或者事件发生的频率。在这个场景中，"按单位比率"表被用来展示每个原因导致的缺陷数量相对于总缺陷数的比例，以及它们的95%置信区间。这种分析可以帮助识别哪些因素对整体结果的影响最大，并为改进策略提供依据。 JMP是一款强大的统计分析软件，由SAS公司开发，它提供了丰富的数据分析功能，包括大数据处理、数据挖掘和可视化。在JMP中，执行"按单位比率"分析时，用户首先需要在启动对话框中设置参数。如果未输入样本大小，程序会默认使用各个原因的缺陷总数来计算比率。在"组间使用恒定样本大小"的条件下，分析会更加精确，因为这样可以消除样本大小差异带来的影响。 在JMP中，通过"失败多次.jmp"文件，用户可以按照图43.15所示的步骤设置对话框，选择"每单位分析"选项。这将开启更多高级选项，允许用户进行更深入的比率比较和测试。完成设置后，点击"确定"，软件将生成报表。进一步，选择"计数分析 > 组间检验比率"，将得到如图43.16所示的详细结果表，该表包含了各组之间的比率差异检验。 JMP的界面设计友好，用户可以通过直观的图形和交互式报告来探索数据。其强大的统计功能覆盖了描述性统计、假设检验、回归分析、聚类分析、生存分析等多个领域。在JMP中，用户可以自定义分析流程，定义变量的角色，比如响应变量、因子等，以适应不同的建模需求。 例如，连续响应模型适用于处理连续数值型数据，记名响应模型则适用于分类数据，而保序响应模型则保留了数据的顺序信息。因子模型可以处理影响响应变量的分类或数值型因子，连续因子和记名/保序因子分别对应于不同的数据类型。 JMP不仅提供了丰富的统计方法，还注重统计解释的易读性和有效性评估。对于模型的假设检验，JMP会检查模型的一般假设，如正态性、方差齐性等，并提供多元推断，帮助用户理解模型的相对显著性。如果模型不满足基本假设，JMP还会提供替代方法来调整分析，确保结果的可靠性。 JMP作为一款强大的统计分析工具，能够有效地帮助用户进行"按单位比率"分析，从而揭示数据背后的模式和趋势，为决策制定提供科学依据。无论是大数据的处理还是深度的统计建模，JMP都能提供全面的支持，帮助用户在分析过程中拥有"一双新的眼睛"。