保序逻辑斯蒂模型：奶酪数据分析

"该资源主要讨论了一种名为记名响应二因子析因模型的统计分析方法，特别是应用于特效半透流光shader的场景。这种方法在处理保序响应变量时，利用极大似然估计来拟合累积响应概率与逻辑斯蒂函数。在JMP软件中，该模型提供了整体模型的拟合以及失拟合的似然比检验统计量，并对每个效应进行Wald检验。保序逻辑斯蒂模型适合于1到9等有序评分的数据，例如奶酪味道的评价。文中引用了McCullagh和Nelder(1983)的奶酪试验例子，展示了如何用该模型分析不同添加剂对奶酪味道的影响。此外，提到了记名模型和保序模型在拟合速度和内存占用上的差异，保序模型在多响应水平情况下更优。资源还涉及到了JMP软件的使用指南，强调其在数据分析和统计探索中的作用。" 本文档是《JMP统计和图形指南》的一部分，由SAS Institute Inc.出版，主要介绍了JMP分析平台和统计建模的不同类型，包括连续响应模型、记名响应模型和保序响应模型。保序逻辑斯蒂模型特别适用于有序分类数据，如奶酪味道的评分，其中数据在1到9的范围内表示从不喜欢到非常喜欢。JMP软件提供了相应的平台来实现这种建模，并且提供了失拟合检验和Wald检验来评估模型的显著性。 JMP分析平台支持用户指定建模类型，选择适当的分析方法，并为数据列分配不同的角色，如响应变量、因子等。对于响应模型，区分了连续、记名和保序三种情况，每种都有其特定的统计假设和推断方法。保序因子模型尤其适用于有顺序级别的分类数据，如味道评分，可以更有效地处理这些数据。 书中提到，保序逻辑斯蒂模型的拟合在多个响应水平时相比记名模型更快，占用的内存也更少，这使得它在处理有序数据时成为一种高效的选择。书中引用了实际的奶酪试验案例，说明了如何使用保序逻辑斯蒂模型分析不同奶酪添加剂对味道影响的实验数据。 这篇资源是关于使用JMP软件进行数据分析，特别是保序响应模型在处理有序数据时的应用，它强调了统计建模在科学研究和探索中的重要性。JMP不仅提供了强大的统计功能，还注重用户界面和用户体验，使得统计分析变得更加直观和易用。