JMP统计分析：保序逻辑斯蒂回归与图形探索

"本文主要介绍了保序逻辑斯蒂回归在JMP软件中的应用，通过模型对话框进行数据分析，包括理解JMP的统计和图形功能，以及如何进行模型设定和结果解读。" 在JMP这款强大的统计分析软件中，保序逻辑斯蒂回归是一种特别适合处理有序分类响应变量的建模方法。这种回归模型常用于分析具有等级或顺序的数据，例如满意度调查中的“非常满意”、“满意”、“一般”等不同等级。保序逻辑斯蒂回归能够捕捉不同等级之间的差异，而不是仅仅关注类别之间的二元对比。 在【标题】中提到的"保序逻辑斯蒂回归的模型对话框"，这是JMP软件中进行此类分析的用户界面。用户可以通过这个对话框选择分析的变量，设置模型参数，并运行分析。运行模型后，可以得到分析报表，其中包括了累积逻辑斯蒂概率图（如【描述】中提到的图18.10），该图展示了不同水平的拟合响应概率，曲线间的距离则代表了各级别间的预测概率差异。 在【部分内容】中，引用了Marcel Proust的名言，强调了统计分析不仅仅是寻找新信息，更是在已有数据中发现新的洞察。JMP软件提供了丰富的统计和图形功能，如JMP分析平台和统计平台，用户可以在这里指定建模类型，选择不同的分析方法，例如连续响应模型、记名响应模型以及保序响应模型。对于保序响应模型，JMP允许用户将响应变量定义为保序的，从而能更好地反映数据的顺序特性。 在建立模型时，用户需要为列选择角色，例如响应变量、因子等。对于连续因子和记名因子，JMP提供了相应的处理方式。模型的基本假设包括模型的适配性、显著性以及多元推断，用户可以通过有效性评估来检验模型的合理性，并考虑替代方法以优化分析结果。 此外，JMP还强调了不确定性作为统计分析的核心概念，这包括了对模型参数估计的不确定性以及由此产生的预测不确定性。通过这些工具和概念，用户可以深入理解数据，做出更有根据的决策。 保序逻辑斯蒂回归是JMP软件中一种强大的分析工具，尤其适用于处理有序分类数据，通过JMP的直观界面和丰富的功能，用户可以高效地探索数据，获取深入的统计见解。