JMP统计与图形指南：预测分析与可视化

"预测迹示意图-特效半透流光shader" 在数据分析领域，尤其是在使用SAS JMP这款强大的统计分析软件时，"预测迹示意图"是一个重要的可视化工具，它能够帮助用户直观理解模型的预测效果。如图13.2所示，预测迹示意图包含了几个关键元素： 1. 响应的当前预测值 - 这是模型基于现有因子值对响应变量的预测结果。用户可以通过拖动因子值来查看预测值的变化，这有助于理解因子变化如何影响预测。 2. 当前因子值 - 用户可以交互式地通过拖动点线来改变因子的当前值，观察预测响应的变化，这有助于探索因子和响应之间的关系。 3. 预测迹 - 这是由线条和误差条组成的，线条表示随着因子变化的预测值轨迹，误差条则展示了预测值的不确定性范围，通常表示95%的置信区间。这样，用户可以评估模型的预测精度。 4. 均值响应上的95%置信区间 - 这个区间表示在给定因子水平下，响应变量期望值的95%可能范围。它提供了对平均响应趋势的统计信心，有助于识别是否存在显著效应。 JMP软件提供了丰富的统计和图形功能，如数据挖掘、大数据分析等。在第六版的《JMP统计和图形指南》中，详细介绍了如何使用这些功能进行有效的数据分析。书中强调了JMP不仅限于寻找新发现，而是提供新的观察和理解数据的视角。书中涵盖了JMP的分析平台和统计平台，指导用户如何指定建模类型、选择分析方法和定义列的角色（如响应模型、因子模型等），并且讨论了统计建模的基本假设和有效性评估。 书中的内容包括但不限于： - 指定建模类型 - 根据问题的性质选择适当的模型类型，如连续响应模型、记名响应模型、保序响应模型或因子模型。 - 选择分析方法 - 涵盖了各种统计方法，如回归分析、方差分析、时间序列分析等，帮助用户根据数据特性选取合适的方法。 - 为列选择角色 - 定义数据列在分析中的角色，如响应、因子、协变量等，这对模型构建至关重要。 - 基本概念 - 强调了统计分析中的核心概念，如不确定性、假定模型、相对显著性和多元推断，这些都是理解和解释分析结果的基础。 通过这些工具和概念，用户能够深入理解数据，进行有效的预测，并且能够基于预测迹示意图等可视化工具做出数据驱动的决策。此外，书中还提到了JMP与SAS的比较，以及使用JMP前的一些前提条件，如对计算机操作和统计基础的理解，以及对样本数据和样本脚本的掌握。 《JMP统计和图形指南》第六版是一份详尽的参考资料，旨在帮助用户充分利用JMP的强大功能进行数据分析和挖掘，无论是对初学者还是经验丰富的分析师，都能从中受益。