JMP统计分析：探索数据的新视角

"该资源主要涉及使用JMP软件进行复合多元设计的数据分析，特别是特效半透流光shader的实现。JMP是SAS公司的一款强大的交互式数据分析软件，它提供了丰富的统计和图形功能，用于探索和理解复杂的数据集。文中引用了 Marcel Proust 的名言，强调了用新视角看待数据的重要性。" 在JMP中，复合多元设计的数据分析通常涉及到多个变量和效应的交互。在描述中提到的试验设计中，将“治疗”声明为唯一效应，意味着这是要研究的主要因素。而所有的6个响应列则被定义为Y变量，即研究的目标变量，它们可能受到“治疗”效应的影响。通过“模型设置”对话框，用户可以配置分析的具体参数，包括选择何种模型来拟合这些响应变量。 当运行模型后，JMP会生成4个表用于初始拟合。这些表通常包括模型摘要、系数表、残差分析和诊断信息等，帮助用户评估模型的适配度、变量间的关联以及模型的统计显著性。对于这种设计，可能涉及到方差分析(ANOVA)、回归分析或其他多元统计方法，以探究不同处理对响应变量的影响。 在统计分析中，JMP提供了直观的图形界面，使得用户可以轻松地进行数据探索、建模和验证。例如，可以创建散点图、箱线图、直方图等来可视化数据分布和变量间的关系。对于特效半透流光shader的分析，可能还会涉及到颜色映射和透明度控制，以更直观地展示数据的层次和变化。 书中还提到了统计和图形的指南，强调了理解统计方法的基本原理和JMP软件操作的重要性。例如，选择合适的建模类型（如连续、记名或保序响应模型）、确定因子的角色（连续或记名），以及对模型假设的检查（如正态性、方差齐性等）都是关键步骤。此外，书中还讨论了不确定性、相对显著性和多元推断的概念，这些都是在数据分析过程中需要考虑的重要方面。 JMP与SAS系统有紧密联系，但它们在使用方式和目标上有所不同。JMP更侧重于交互式数据分析和实时可视化，而SAS系统则更适合大型数据集的批量处理和复杂编程任务。两者结合使用，可以提供全面且高效的数据解决方案。 该资源提供了使用JMP进行复合多元设计数据分析的实例，特别是对于特效半透流光shader这样的视觉效果的分析，这需要深入理解统计方法和JMP软件的高级特性。同时，书中强调了统计发现的过程，提醒读者在分析数据时，不仅要看结果，更要有一个新的视角去洞察数据背后的故事。