JMP统计与图形指南：Kaplan-Meier生存图解析

"本文档是JMP统计和图形指南的一部分，着重介绍了如何使用JMP进行数据分析，特别是涉及生存分析中的生存图和失败图。JMP是SAS公司的一个产品，用于大数据、数据挖掘和数据分析。文档引用了老鼠数据的生存图和失败图作为示例，解释了图的选项，如显示点、Kaplan-Meier曲线、合并曲线等。此外，还提到了JMP的使用环境、统计分析的基本概念和JMP分析平台的结构。" 在生存分析中，生存图和失败图是关键工具，用于展示个体在特定时间点存活或失败的概率。图26.9展示了老鼠数据的这两种图。生存图通常采用Kaplan-Meier估计法来绘制，它能够处理数据中的删失情况，显示未观察到的事件发生时间（如死亡或失效）。Kaplan-Meier曲线描绘了生存概率随时间的变化。"显示点"选项允许用户看到每个时间段内的样本数量，"显示Kaplan Meier"则用于开启或关闭这个估计曲线的显示。同时，"显示合并"用于在生存图上添加合并组的曲线，这对于比较不同组别间的生存差异很有帮助。 JMP提供了丰富的图形选项，包括在分布图中显示"中间分位点"和"连接分位数点"，这些在分析数据分布的特征时非常有用。中间分位点代表了数据集中间的中点值，而连接分位数点则能描绘出数据分布的形状。 文档中也强调了统计分析的基础，如模型的建立、选择适当的分析方法、为变量分配角色（如响应变量、因子等），以及理解统计模型的假设。比如，对于连续响应模型，假定数据满足正态分布；而对于记名或保序响应模型，假定的是非顺序类别数据。分析过程中，JMP会评估模型的有效性，并提供多元推断的结果，帮助用户理解结果的相对显著性和不确定性。 此外，文档还讨论了JMP的使用环境，包括对计算机和统计知识的要求，以及如何利用样本数据和脚本来熟悉JMP的操作。JMP的设计旨在让用户通过直观的界面进行交互式探索，其分析平台分为统计和图形两个主要部分，使得数据探索和模型构建更加高效。用户可以通过指定建模类型、选择分析方法和定义变量的角色来执行各种统计测试和预测模型。 JMP是一款强大的数据分析工具，尤其适用于生存分析和复杂的数据探索任务。它的图形化界面和灵活的统计功能使其成为数据科学家和分析师的重要资源。