"该资源是一份关于使用JMP软件进行线性研究和特效半透流光shader分析的教程。文中详细介绍了线性表示的准确性、统计检验中的t比率和p值，以及R平方在衡量回归线拟合度中的作用。此外，还提到了判别比这一概念，它是评估测量有效性的指标，用于比较测量的总方差和测量误差的方差。文中引用了Marcel Proust的名言，强调统计分析的新视角对于发现的重要性。文档适用于大数据、数据挖掘和数据分析领域的专业人士，特别是使用SAS JMP软件进行研究的用户。"
在JMP软件中进行线性研究，主要关注的是变量之间的关系以及这种关系的统计显著性。线性表示是指在一定范围内，变量的测量值与实际值之间的关系，其准确度可以通过百分比来衡量，这个百分比表示了测量偏差在整个过程变异中的占比。t比率是一个统计检验量，用于检验斜率（即线性关系的强度）是否等于0。如果p值远小于显著性水平（如0.05），则可以拒绝零假设，认为斜率不等于0，这意味着变量间存在显著的线性关系。
p值在这里起到了关键作用，它是检验假设的基础。当p值小于预设阈值（通常为0.05）时，我们可以认为观测到的斜率差异不是由随机变化造成的，而是真实存在的。在这个例子中，p值极小（2.04e-17），表明部件大小与测量能力之间的关系非常显著。R平方是另一个重要的统计量，它表示模型（回归线）解释了因变量变异的百分比，高R平方值意味着模型对数据的拟合度较好。
判别比(D)是衡量测量效率的指标，通过比较测量总方差(M)和测量误差的方差(E)来确定测量的可靠性。D的计算公式展示了如何从测量的方差和出现次数来估计测量误差的方差，从而判断测量的有效性。当D接近于1时，表示测量的准确性较高，因为测量误差相对较小。
JMP软件提供的统计和图形功能涵盖了广泛的分析方法，包括不同的响应模型（连续、记名、保序）和因子模型（连续、记名、保序）。在进行分析时，用户需要指定建模类型、选择合适的分析方法，并为列分配相应的角色，如响应变量或因子。分析过程中还会涉及各种统计假设的检验，如模型的适用性和有效性，以及对多元推断的理解。
这份资源为使用JMP进行数据分析提供了深入的指导，不仅包含基本的统计概念，还包括了高级分析技巧，如线性关系的检测和测量有效性的评估，对于从事大数据分析、数据挖掘和使用SAS JMP的用户来说是非常宝贵的参考资料。
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