JMP统计与图形：马赛克图与特效半透流光shader解析

"本文档是关于JMP统计和图形软件的使用指南，主要涉及马赛克图和特效半透流光shader的应用。JMP是SAS公司的一个业务单元，提供强大的数据分析工具，适用于大数据、数据挖掘和分析。文档中提到了马赛克图的创建及其在检验概率中的应用，同时介绍了JMP软件的功能和使用方法，包括统计建模、分析平台的选择和参数设置。" 在JMP中，马赛克图是一种可视化工具，用于展示分类变量之间的交互关系。它通过将直方图的条形柱首尾相接堆叠，形成一种矩阵状的图形，每个矩形的大小代表某一类别的频数或比例。这种图型特别适合于多分类变量的数据分析，能够清晰地揭示不同类别之间的联合分布和对比。 在描述的检验概率部分，JMP提供了进行假设检验的选项。用户可以选择检验概率并输入假设值，软件会自动计算似然比、Pearson卡方检验或准确的概率值，适用于二项检验或卡方检验。对于具有两个水平的情况，用户还可以选择确切的二项检验或两个方向的卡方检验。对话框中的单选按钮允许用户控制是否调整假设值的尺度以满足总和为一的条件。 此外，文档还强调了JMP的统计能力，如指定建模类型、选择分析方法和为列选择角色等功能。JMP支持连续响应模型、记名响应模型、保序响应模型等不同类型的统计模型，并且可以处理连续因子和记名/保序因子。在进行分析时，JMP会根据所选模型做出相应的假设，如正态性、独立性等，并提供有效性评估和多元推断。 文档最后提到了统计的基本概念，如不确定性，它在所有统计分析中都是核心，涵盖了概率、置信区间和假设检验等多个方面。不确定性是理解统计结果的关键，因为它反映了我们对数据和模型参数的了解程度。 JMP作为一款强大的统计分析工具，结合马赛克图和其他可视化技术，能够有效地帮助用户探索和理解复杂数据集，进行深入的统计分析。同时，其用户友好的界面和灵活的选项使得统计建模和检验变得更加直观和便捷。