"该资源主要涉及的是JMP软件在统计和图形分析中的应用，特别是关于创建具有特殊视觉效果的‘相启动对话框’，其中提到了半透明流光的shader技术。同时，文件还引用了Marcel Proust的名言，强调观察问题的新视角的重要性。标签提及的大数据、数据挖掘和数据分析表明该内容可能涵盖如何利用JMP进行复杂数据处理和可视化。此外，文件还指出JMP是SAS的一个业务单位，强调了其在统计分析领域的专业性。"
详细知识点说明：
1. **JMP软件**：JMP是一款强大的交互式统计发现软件，由SAS公司开发，用于数据分析和可视化。它结合了统计计算、动态图形和探索性数据分析，提供了一种直观的用户界面。
2. **相启动对话框**：在统计分析中，可能是指对话框的设计和定制，允许用户输入特定参数或者设定分析的初始条件，以实现更个性化的分析流程。这里的“相”可能指的是分析的不同阶段或不同的数据集。
3. **特效半透流光shader**：Shader是指在计算机图形学中用于描述表面外观的程序。半透明流光效果可能涉及到颜色、光照和透明度的控制，用于创建更吸引人的视觉效果，特别是在数据可视化中，能够使图表更具吸引力和理解性。
4. **统计分析方法**：文件中提到了连续响应模型、记名响应模型、保序响应模型和因子模型等，这些都是统计建模的基本类型，适用于不同类型的变量和研究目的。例如，连续响应模型处理连续数值型数据，记名响应模型则处理分类但无序的数据，保序响应模型处理有顺序的分类数据，而因子模型通常用于处理分类因子。
5. **角色选择**：在JMP中，为列选择角色是定义分析中各个变量的性质，比如响应变量、因子、协变量等，这影响了分析的执行和结果解释。
6. **模型假设**：统计分析往往基于一定的假设，如正态性、独立性、方差齐性等。文件提到了模型假定和相对显著性，这些都是在构建和评估模型时需要考虑的关键因素。
7. **多元推断**：在面对多个预测变量或因子时，多元推断用来理解这些变量之间如何共同影响响应变量，并帮助识别哪些因素最重要。
8. **有效性评估**：这是检查模型是否能很好地拟合数据的过程，包括对残差的分析、正常性检验和方差分析等。
9. **替代方法**：当基本假设不满足或模型不合适时，需要寻找替代的分析策略，例如非参数方法、偏最小二乘回归等。
10. **不确定性概念**：在统计中，不确定性是不可避免的，涵盖了测量误差、抽样误差和模型不确定性等多个方面，理解和管理不确定性是统计分析的核心部分。
以上知识点展示了JMP作为统计工具的强大功能，以及在数据探索、模型构建和结果解释中的严谨性和灵活性。对于数据科学家和统计分析师来说，熟练掌握这些概念和操作是至关重要的。
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