JMP统计分析探索：理解‘已解释的百分变异’报表

本文档是关于JMP统计和图形软件的使用指南，主要涉及数据分析、数据挖掘和大数据处理。在“已解释的百分变异”报表中，提到了PLS（偏最小二乘回归）模型的构建，强调了指定因子数量的重要性。JMP提供了“N潜在向量”控制面板，用于推荐合适的因子数量。此外，文档引用了Marcel Proust的名言，强调用新的视角看待数据的重要性。 在JMP软件中，“已解释的百分变异”报表是一个用于评估模型解释数据能力的工具，特别是在PLS模型中。PLS是一种统计方法，常用于处理高维数据和多重共线性问题，它通过找到能够最好地解释响应变量和预测变量之间关系的少数几个主成分（或称向量）来构建模型。报表中的百分变异通常指的是模型中各个因子对总变异的贡献率，这有助于确定应选择多少个因子以获得最佳的模型解释力。 在图23.4的“N特征向量”控制面板中，JMP提供了一种交互式界面，用户可以查看和选择模型中应包含的因子数量。这个面板可能会显示每个特征向量（或因子）对响应变量变异的解释程度，以及累积解释的变异比例。选择合适的因子数量是一个关键步骤，因为它直接影响模型的预测能力和解释性。 JMP是SAS公司的一个产品，专注于交互式的数据分析，它支持多种统计方法和图形展示。文档提到，使用JMP需要一定的统计背景和计算机知识。在进行分析时，用户应了解如何指定建模类型、选择适当的分析方法，并为数据列分配合适的角色，如响应变量、因子等。对于不同的响应类型（连续、记名、保序），JMP提供了相应的模型选择。此外，文档还强调了统计分析的基本假设，如模型的假设、相对显著性和多元推断的考虑，以及模型有效性的评估。 JMP提供了强大的工具来处理和理解复杂的数据，但正确使用这些工具需要理解统计学原理和软件的功能。通过“已解释的百分变异”报表和“N特征向量”控制面板，用户可以更有效地构建和优化PLS模型，从而更好地揭示数据中的模式和关系。