JMP统计分析：生存图与特效 shader探索

"该资源主要涉及使用JMP进行数据分析和图形表示，特别是关于生存图的构建，以及如何处理和保存竞争原因信息。JMP是一款由SAS公司提供的统计分析软件，它提供了丰富的统计和图形功能。" 在描述的场景中，提到了一种特殊的图表——带有忽略原因的生存图，通常用于研究个体在某个时间点存活的概率，特别是在医学研究、寿命分析或者可靠性工程中。这种图表可以展示不同条件下个体生存的几率，同时考虑了可能的竞争因素。在图26.18中，强调了保存竞争原因信息的重要性，用户可以通过“竞争原因”表的弹出菜单保存估计和失败原因的坐标，这对于后续的数据分析和解释非常关键。 在JMP软件中，"保存原因坐标值"的功能会在当前表格中新增一列，列名为"log(– log(生存率))"。这个操作通常是为了解析生存率数据，并便于在时间变量上进行分析，尤其是当存在如失败类型代码这样的分组变量时。生存率的对数变换在统计建模中常常用来使数据线性化，以便更好地适应某些统计模型，例如Cox比例风险模型。 此外，资源还引用了Marcel Proust的名言，强调统计和图形分析的新视角能帮助我们发现新的见解。JMP软件提供了直观的图形界面和强大的统计工具，用户可以利用它来进行探索性数据分析，如交互式可视化，建模以及假设检验等。 JMP的使用涵盖多个方面，包括统计平台和分析平台。在指定建模类型、选择分析方法和为列选择角色的过程中，用户可以根据不同的响应类型（连续、记名、保序）和因子类型（连续、记名、保序）来定义模型。JMP支持多种分析方法，同时关注模型的假定、相对显著性和有效性评估。 在统计分析中，基本概念如不确定性是核心，它贯穿于整个分析过程。不确定性是衡量结果可靠性和精确性的关键指标，这在统计推断和决策中起着决定性的作用。JMP通过提供各种统计测试和可视化工具，帮助用户理解和管理这种不确定性。 该资源涵盖了JMP在数据挖掘、大数据分析和统计建模中的应用，特别是对于生存分析和保存竞争原因信息的方法，对于理解复杂数据集和进行深入分析具有指导意义。