JMP统计分析：交叉验证与特效shader应用

"该资源主要讨论了‘交叉验证’在数据分析中的应用，特别是在创建特效半透流光shader的过程中的作用。文中提到了‘交叉验证’报表，指出通过交叉验证可以找到最佳模型，例如预测RMSE(均方根误差)最低的模型有7个因子，但4个因子的模型表现几乎相同，且在实际应用中更优选。报表还包含了预测Y和X的图形，以及用于用户输入预测值和调整因子的界面。此外，资料还引用了Marcel Proust的名言，强调了用新视角看待问题的重要性，并介绍了JMP软件在统计和图形分析中的指南，包括JMP的功能、建模类型、分析方法选择、列角色的指定以及对统计模型的基本假设和理解。" 交叉验证是一种统计学方法，常用于评估机器学习模型的性能，确保模型的泛化能力。在这个场景中，交叉验证帮助确定了模型的最佳因子数量。通过将数据集分成多个子集（通常为k份），模型在k-1份上训练，在剩下的1份上测试，重复k次，每次使用不同的子集作为测试集。最终，通过平均k次测试的结果来估计模型的性能。 RMSE是衡量模型预测误差的常用指标，越低表示模型预测的精度越高。在描述中提到，7个因子和4个因子的模型预测RMSE相差不大，但考虑到模型复杂度和可能的过拟合风险，4个因子的模型通常被优先选择，因为它更简洁且可能有更好的泛化能力。 JMP是一款由SAS公司提供的交互式图形化统计分析软件，它提供了丰富的统计和图形工具，适用于数据挖掘、质量控制、实验设计等多种领域。在JMP中，用户可以指定建模类型，如连续响应模型、记名响应模型等，根据数据的特性和分析目标选择合适的分析方法。此外，JMP允许用户为数据列分配不同的角色，如响应变量、因子等，以便进行正确的统计分析。 在统计建模中，选择合适的响应模型和因子模型至关重要。连续响应模型用于处理连续数值数据，记名和保序响应模型则适用于分类数据，其中保序响应模型保留了数据的顺序信息。因子模型则分为连续因子、记名因子和保序因子，分别对应不同类型的解释变量。 基本的统计假设，如正态性、独立性、线性和均方误差的一致性，是许多统计方法的基础。在JMP中，用户需要考虑这些假设是否成立，以评估模型的有效性。如果模型不符合基本假设，可能需要考虑使用非参数方法或其他替代模型。不确定性是统计分析的核心，它涵盖了测量误差、抽样误差和模型不确定等因素，理解和处理不确定性有助于我们做出更合理的决策。