JMP统计与图形探索：构建特效半透流光shader

"为拟合构建的列-特效半透流光shader" 在这段文本中，我们主要关注的是JMP这款统计和图形分析软件的相关知识。JMP是SAS公司的一个业务分支，它提供了强大的数据分析和可视化工具。这本书《JMP统计和图形指南》的第6版，详细介绍了如何使用JMP进行统计分析和创建图形。 首先，作者引用了Marcel Proust的名言，强调真正的发现往往来自于看待事物的新视角，这在统计学和数据分析中尤其重要，因为我们需要通过新的分析方法来洞察数据中的模式和关系。 该书提到了JMP的两个主要平台：JMP分析平台和JMP统计平台。分析平台是进行各种数据分析操作的基础，而统计平台则专注于特定的建模和预测技术。在JMP中，建模的过程包括指定模型类型、选择分析方法以及为数据列分配不同的角色，例如响应模型、连续响应模型、记名响应模型、保序响应模型，以及连续因子、记名因子和保序因子等。 在建模时，JMP遵循一定的统计假设，如模型的假定和相对显著性。这些假设对于确保模型的适用性和解释结果的准确性至关重要。例如，连续响应模型通常假设数据服从正态分布，而保序响应模型则适用于有序分类数据。在处理多元模型时，JMP提供了对多重推断的支持，并通过有效性评估来检查模型是否符合预期。 此外，书中还提到JMP的一些前提条件，包括对计算机硬件和软件的要求，以及对统计基础知识的理解。学习JMP的同时，读者需要具备一定的统计背景，理解样本数据和样本脚本的概念，以便有效地导入和处理数据。 这本书旨在帮助用户深入理解和利用JMP的工具，进行有效的数据探索、建模和可视化，从而提升数据分析能力。无论是对大数据的处理，还是在数据挖掘和分析过程中，JMP都能提供强有力的支持。通过学习和实践书中的内容，读者可以掌握如何运用JMP解决实际问题，发现隐藏在数据背后的见解。