JMP统计与图形指南：非参数检验应用解析

该资源是一份关于非参数检验使用的指导，主要关注在数据分析中的非参数统计方法，特别是针对特效半透流光shader的应用。这份指南可能来自JMP，一款由SAS公司提供的交互式统计分析软件。内容涵盖了几种常见的非参数检验，包括Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验以及中位数检验等，适用于不同数量的比较组。同时，提到了Van der Waerden检验和双重指数检验，这些都是非参数检验中用于处理连续数据或等级数据的方法。 非参数检验通常在数据分布未知或者不满足正态分布假设的情况下使用。它们依赖于数据的秩或中位数，而不是具体的数值，因此对数据的分布形态要求较低。例如： 1. **Wilcoxon秩和检验**：这是个双样本检验，用于比较两个独立样本的中位数是否相等。它将数据排序并计算每个样本的秩，然后计算秩和，通过比较两组秩和的差异来判断是否有显著差异。 2. **Kruskal-Wallis检验**：对于三个或更多独立样本，Kruskal-Wallis检验是ANOVA的非参数替代，它通过比较各组的秩和来测试总体中位数是否相同。 3. **双样本中位数检验**：这是一种非参数检验，用于比较两个独立样本的中位数。它不需要数据遵循特定的分布，特别适合小样本或偏态分布的数据。 4. **Brown-Mood中位数检验**：当有三个或更多样本时，可以使用此检验来确定是否存在显著的中位数差异。它是基于中位数而非平均值的多组比较方法。 5. **Van der Waerden检验**：这种检验将原始数据转换为标准化秩，然后进行Z检验或t检验，适用于连续变量的比较。 6. **双重指数检验**：这个方法可能涉及到一种特殊的非参数分析，具体细节未给出，但通常涉及对数据进行指数变换后进行比较。 JMP软件提供了一个用户友好的平台，允许用户指定建模类型、选择分析方法和为数据列定义角色，如响应变量、因子等。对于各种统计模型，JMP会进行一些基本假设的检查，并提供多元推断和有效性评估，以帮助用户理解结果的含义和可靠性。 此外，资源中引用了Marcel Proust的名言，强调了统计分析中的新视角的重要性，暗示通过JMP这样的工具，用户可以以新的方式理解和探索数据。书中还提到了JMP与SAS的关系，以及使用JMP进行统计分析的基本原则和注意事项，包括对计算机使用、统计知识和样本数据的理解。最后，书的目录展示了深入介绍JMP分析功能的章节，包括JMP的分析平台、统计平台以及如何指定建模和分析方法等内容，旨在帮助用户更有效地利用JMP进行数据分析。