JMP统计与图形探索：健身数据分析

该资源主要涉及的是一个名为"健身数据表"的数据集，其中包含有关健身活动中的生理指标，如最大脉搏和骑行时的脉搏数据。这个数据集可能是用于健康研究或健身追踪目的。描述中引用了Rawlings (1988, p.105) 的报告，并指出为了说明目的，对原始数据的一些值进行了调整。资源的标签提到了"大数据"、"数据挖掘"、"数据分析"和"SAS JMP"，表明这可能是一个关于使用SAS JMP软件进行数据分析和可视化的工作。 SAS JMP是一款强大的交互式统计分析软件，它结合了数据可视化和高级统计分析功能。在【部分内容】中，摘录了《JMP统计和图形指南》的第六版，这本书可能是学习和使用JMP的参考教材。书中强调了统计发现的重要性，同时讨论了JMP的局限性和与SAS系统的比较。此外，书中提到了使用JMP进行数据分析前的准备工作，包括对计算机的了解、对统计基础知识的掌握，以及样本数据和样本脚本的应用。 JMP的分析平台分为统计和图形两个部分。在指定建模类型时，用户可以根据目标选择不同的分析方法，比如连续响应模型、记名响应模型、保序响应模型和因子模型。每个模型对应不同类型的数据（连续、记名、保序），并且都有一些基本的假设，比如模型的假定和相对显著性。书中还提到了多元推断、有效性评估和替代分析方法的概念，这些都是进行复杂数据分析时需要考虑的关键因素。 此外，书中还介绍了不确定性这一统计学的核心概念，这在处理数据时至关重要，因为所有的统计结果都存在一定程度的不确定性。这部分内容对于理解和解释数据分析结果非常有帮助，尤其是在健身数据这类研究中，理解不确定性可以帮助我们更准确地解读数据，制定更科学的健身计划和策略。 这个资源涉及的主题是利用SAS JMP软件对健身数据进行深入的统计分析和可视化，涵盖了从数据预处理到模型建立和解释的全过程。对于希望使用大数据进行健康研究或优化健身方案的专业人士来说，这是一个非常有价值的参考资料。