JMP统计与图形：预测曲线与数据分析

"预测曲线和原始值-特效半透流光shader" 本文主要涉及的是数据分析领域，特别是使用SAS JMP软件进行统计分析的过程。标题提到的"预测曲线和原始值"是指在数据分析过程中，通过建立预测模型得到的预测结果与实际观测到的数据之间的关系。这种对比可以帮助评估模型的准确性，并理解模型对未知数据的预测性能。 描述中的"图 15.10 预测曲线和原始值"提到了一种可视化手段，即通过图表来展示预测值与原始数据的对比。在统计学中，"学生氏化"指的是将数据转换成符合正态分布的过程，以满足某些统计检验的假设。"偏差残差"是对模型预测值与真实值之间差异的度量，"偏差残差对预测值图"是一种常用的诊断工具，用于检查模型的残差是否随机分布，从而判断模型的拟合优度。 标签包括"大数据"、"数据挖掘"、"数据分析"和"SAS JMP"，这表明讨论的内容不仅限于单一的统计分析，还可能涉及到处理大规模数据集、探索数据模式以及使用SAS JMP这个强大的数据分析软件。SAS JMP是SAS公司的一个产品，主要用于交互式统计分析和可视化，它提供了丰富的统计模型和图形工具。 部分内容引用了Marcel Proust的名言，强调了用新的视角去看待事物的重要性。接着，内容概述了《JMP统计和图形指南》这本书的主要内容，包括统计分析的基础、JMP软件的使用、分析平台的介绍，以及如何指定建模类型、选择分析方法和理解统计假设。书中特别提到了JMP在处理连续、记名和保序响应模型，以及连续和记名因子时的方法，这些都是数据分析中的关键步骤。 此外，书中还强调了在进行统计分析时，理解和评估模型的基本假设至关重要，比如模型的线性关系、误差项的独立性、正态性和方差齐性等。这些假设的验证是确保统计推断有效性的基础，也是优化模型性能的关键。书中还提醒读者注意统计分析中的不确定性，这是所有统计推断的核心概念，涵盖了概率、置信区间和假设检验等多个方面。 这篇文章和相关资源主要围绕使用SAS JMP进行数据分析的主题展开，特别是如何利用该工具进行预测模型的建立和评估，以及理解统计分析过程中的核心概念和假设。