"交叉角与显著性-特效半透流光shader"
交叉角与显著性在统计分析中是一个重要的概念，特别是在多重比较检验和数据挖掘过程中。交叉角通常指的是两个变量间的关系角度，而显著性则衡量的是我们对观察到的结果是否超出随机变异的置信度。在图6.25中，描述了交叉角与显著性之间的关系，分为角大于90度、等于90度和小于90度三种情况。
1. 当交叉角大于90度时，这可能表明两个变量之间存在负相关或无关联。在这种情况下，如果进行多重比较检验，可能会得出两个变量间没有显著差异的结论。这通常意味着在统计上，我们不能确定这两个变量之间存在有意义的关联。
2. 如果交叉角等于90度，这代表两个变量之间是正交的，即它们之间不存在线性关系。在这种情况下，同样可能得出没有显著差异的结论，因为正交意味着一个变量的变化不会影响另一个变量的平均值。
3. 当交叉角小于90度时，这意味着两个变量之间存在正相关或负相关，且关联程度较强。在这种情况下，可能观察到显著差异，提示我们这两个变量之间存在统计上的关联，值得进一步研究。
在描述中提到的"tα 2⁄ std µ̂i"可能指的是t检验中的临界t值，其中α是显著性水平，std代表标准误差，而µ̂i可能表示样本均值。这个表达式用于计算决定是否有显著差异的阈值。在进行t检验时，我们会比较t统计量与这个阈值，如果t统计量的绝对值大于这个值，那么我们就有理由拒绝原假设，认为两组间存在显著差异。
JMP是SAS公司的一个业务单位，它是一款强大的统计分析和可视化软件，尤其在大数据、数据挖掘和数据分析领域中广泛应用。JMP提供了一种直观的图形界面，用户可以通过拖放操作来执行复杂的统计分析。在《JMP统计和图形指南》中，读者可以了解到如何使用JMP进行各种统计建模，如指定建模类型、选择分析方法和定义列的角色（如响应变量、因子等）。此外，指南还涵盖了基本的统计假设，如模型假定、相对显著性和多元推断，以及如何评估模型的有效性和探索替代分析方法。
在数据科学和统计分析工作中，理解交叉角与显著性的关系对于解释实验结果和做出正确的决策至关重要。通过使用JMP这样的工具，用户可以更有效地探索数据，识别模式，并根据交叉角和显著性测试得出有价值的洞察。
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