JMP中的增强模型分析：R²、效应杠杆与因子选择

"本资源主要介绍了如何在JMP中使用“增强”排列来构建整体模型，特别是在处理特效半透流光shader方面的技术。JMP是SAS公司的一个业务单元，提供了一种强大的数据分析工具，适用于大数据挖掘。该章节的核心内容围绕着一个多变量回归分析实例，其中身高被设定为响应变量（Y），年龄和体重作为效应变量，其中年龄采用了保序建模类型。 首先，作者解释了“拟合汇总”表，这是对模型性能的重要指标，包括R平方，它衡量了模型解释响应变量变异性的能力，R平方值越高，模型的拟合度越好。当R平方为1时，表示模型完全拟合数据；而为0则意味着模型预测效果接近整体响应的平均值。此外，效应杠杆率是另一个关键概念，它衡量了每个效应对模型预测的影响程度。 效应筛选过程是为了确定哪些效应对模型结果有显著影响，最小报表提供了模型的总平方和分解，区分了模型部分的变异和误差项的贡献。理解这些统计概念有助于评估模型的稳健性和可靠性。 章节还提及了对数据的处理和分析方法，包括指定不同的建模类型（连续、记名、保序和因子建模），以及选择合适的分析方法。同时，它强调了统计分析中的基本假设，如线性关系、独立观测值等，以及如何通过相对显著性、多元推断和有效性评估来检验模型的适用性。 在进行分析时，作者提醒读者要理解和考虑不确定性这一核心概念，因为它是评估模型预测准确性的关键因素。本资源是针对JMP用户的一份详尽教程，旨在帮助他们利用这款工具进行深入的数据分析和视觉呈现，特别是在复杂模型和特效渲染方面。"