JMP统计与图形探索：排除与记忆模型解析

"这篇文档是关于JMP统计和图形指南的第六版，主要讨论了如何使用JMP进行数据分析和模型构建。JMP是SAS公司的一个业务单元，提供了一种交互式的统计分析软件。文档中提到了排除和记住的模型在特效半透流光shader中的应用，以及二次排除数据拟合的统计量分析。" 本文档的核心内容涉及统计学、数据分析和JMP软件的使用。JMP是一个强大的工具，尤其在大数据挖掘和分析领域中广泛应用。在"排除的和记住的模型-特效半透流光shader"这一主题中，可以理解为这是一种特定的统计建模方法，可能涉及到预测或者模拟过程中对某些特定数据的处理，如通过二次排除数据来优化模型的拟合效果。"记住的模型"可能指的是保留第一次拟合的参数或特性，以便与第二次拟合的结果进行比较，从而评估模型的稳定性和准确性。 文档中引用了Marcel Proust的名言，强调了统计分析的价值在于提供新的视角去理解和解释数据。在统计和图形指南中，作者详细介绍了JMP的各种功能，包括分析平台和统计平台，这两个平台分别用于不同类型的分析任务。用户可以通过指定建模类型、选择分析方法和为列选择角色来进行数据建模。 在建模过程中，JMP支持不同类型的响应变量（连续、记名、保序）和因子（连续、记名、保序），每种类型都有其特定的统计假设。例如，连续响应模型通常基于线性回归，而记名和保序响应模型可能涉及逻辑回归或有序回归等非线性模型。建模时，还需要考虑模型的假设，如正态性、独立性等，并通过有效性评估来判断模型的适用性。 文档还讨论了基本统计概念，如不确定性，这是所有统计分析的基础，因为统计结果总是伴随着一定的不确定性和误差。此外，文档还暗示了当基本假设不满足时，需要寻找替代的分析方法，这反映了统计分析的灵活性和适应性。 JMP作为一个强大的统计工具，不仅提供了丰富的分析选项，也强调了在数据分析过程中理解统计原理和正确解释结果的重要性。对于想要深入学习数据挖掘和分析的读者来说，这份指南提供了详尽的指导。