JMP性能分析对话框：半透流光shader与sigma计算详解

在《JMP统计和图形指南》的第6版中，章节关注于"性能分析"对话框，特别是特效半透流光shader中的性能评估工具。这部分内容深入探讨了如何通过不同的性能分析选项来优化程序性能。首先，"长项"选项使用全部sigma值，其计算方法适用于Ppk统计量，这里的sigma通过预先设定的默认输出进行计算。这个选项有助于确保与JMP传统结果的一致性。 其次，"指定Sigma"选项允许用户手动输入预知的sigma值，这在需要对特定数据集使用定制性能分析时非常有用。用户可以直接在对话框中输入他们认为合适的sigma值，这对于需要控制图表生成过程中的性能分析精度至关重要。 接着，"短项"或按固定子组大小分组的方法，根据子组数量r和每个子组内的数据顺序，使用固定公式计算sigma。这种情况下，sigma通过将每个子组数据的平方和除以子组内数据的数量及其平方和，得出的方差来确定。这种方法适用于数据分段分析，以便更好地理解和解读数据分布。 在整个讨论中，强调了性能分析的重要性，它不仅涉及新视角的发现，如Marcel Proust所言，还涉及到对数据处理和模型构建的有效性和精确性的考量。作者提醒读者，使用JMP进行统计和图形分析时，需要理解其统计假设，如连续响应模型、记名响应模型和因子模型等，并考虑多元推断的可靠性。此外，书中还提到了处理不确定性的重要性和统一的概念，这些都是进行性能分析时不可或缺的技能。 这一章节详细阐述了在JMP中进行性能分析的工具和技术，包括不同sigma计算方法的应用，以及如何在实践中应用这些工具来优化和解读数据的性能表现。这对于任何使用JMP进行大数据挖掘和分析的专业人士来说，都是极为实用的知识点。