JMP多元检验菜单：扩展报表与F检验

在《JMP统计和图形指南》的第6版中，章节标题为"多元检验菜单-特效半透流光shader"探讨了多元检验在JMP软件中的应用。当用户执行响应设计时，JMP会扩展报表，提供丰富的统计分析工具。这个菜单包含了M矩阵响应设计和M变换参数估计值，以及对模型效应进行的整体模型检验，包括对除截距和特定效应外所有效应的联合检验。JMP的多元检验功能涉及比较假设平方和矩阵（H）与残差矩阵（E）的多个方法，如F检验、多重比较、显著性水平的精确度检查等。 值得注意的是，由于数据可能涉及多变量和复杂模型，JMP提供了4种常见的多元检验方法，如Fisher's LSD、Tukey's Honestly Significant Difference (HSD)、Dunnett's T3等，它们通常可以在统计教科书中找到。然而，对于精确的显著性水平，可能需要查阅特定的表格。如果设计产生的是单一值或者假设自由度为一，多元检验会与单变量F检验等价，给出精确的F值；否则，标记为近似值。 此外，JMP中的菜单还包括针对模型效应的其他选项，如检查模型假设（如线性关系、正态分布等）、评估模型的有效性和不确定性处理。在整个分析过程中，用户需要注意处理连续响应、记名响应、保序响应以及因子模型中的不同情况，比如连续因子和记名因子的处理，以及如何在假设条件下进行有效的推断和检验。 理解这些概念对于利用JMP进行复杂的数据分析至关重要，尤其是在处理大规模数据和多因素交互作用时，确保正确选择和解释多元检验的结果，可以帮助研究人员揭示数据背后的深层信息。通过全新的视角和工具，JMP帮助用户在大数据挖掘和分析领域实现新的发现，即使是在寻求新颖见解时，也依赖于正确的方法和技巧。