JMP统计分析：效应筛选与参数估计

"估计值的相关性报表-特效半透流光shader" 本文主要探讨的是在数据分析领域，特别是使用SAS JMP软件进行效应筛选和估计值的相关性分析。标题提及的"特效半透流光shader"可能是指在图形渲染或游戏开发中的特定效果，但在这个上下文中并未详细展开，而是聚焦于统计学的分析方法。 描述中提到了"图 12.13 估计值的相关性报表"，暗示这是一个关于统计报表的讨论，它涉及如何检查和理解模型中不同效应的大小和重要性。其中，"效应筛选"是一种技术，用于识别那些对模型有显著影响的变量或因子，而"尺度无关估计"则是处理数据尺度变化问题的一种方法，确保不同尺度的变量能公平地被比较。 在统计分析中，尤其是在设计平衡的情况下，模型的参数估计应当是独立且均匀分布的。"效应稀疏性假设"指出，在一个筛选设计中，期望只有少数效应具有显著的影响，其他效应接近零，即无效。当运行次数有限或误差自由度小的情况下，传统的显著性检验可能不适用，这时可以将估计值视作数据，通过它们自身的分布来判断哪些效应是有效的，哪些可能是异常值。 Lenth's PSE和"参数估计总体"报表是默认的分析工具，它们高亮显示了显著性因子，提供了对模型参数的直观理解。此外，JMP软件还提供了一个子菜单，通过不同的尺度无关估计和图形化方法，从多个角度深入分析模型参数。 标签中提到的"大数据"、"数据挖掘"和"数据分析"表明这是一篇关于利用统计方法处理大量数据、探索数据模式的文章。而"SAS JMP"是SAS公司的一款交互式统计分析软件，常用于这些领域。 部分内容引用了马塞尔·普鲁斯特的名言，强调了用新的视角去看待数据的重要性。《JMP统计和图形指南》这本书介绍了如何使用JMP软件进行各种统计分析和图形化操作，包括选择建模类型、分析方法、设定列的角色，以及理解和评估模型的基本概念，如不确定性、模型假设和相对显著性。 这篇文章和相关资源关注的是在数据分析中如何运用效应筛选技术来理解模型参数的相关性和重要性，特别是借助SAS JMP这一工具进行高效的统计分析。