JMP统计与图形指南：探索拟合模型的新视角

"该资源主要涉及的是SAS JMP软件中的‘拟合模型’对话框，特别是特效半透流光shader的使用。SAS JMP是一款强大的数据分析工具，它结合了大数据处理、数据挖掘和数据分析功能。这本书是《JMP统计和图形指南》的第6版，由SAS Institute Inc.出版，提供了深入的统计学和图形学指导，帮助用户理解和应用JMP进行各种统计分析。" 正文: 在SAS JMP中，“拟合模型”对话框是进行统计建模的核心界面，用户可以通过这个对话框来指定建模类型、选择分析方法以及为数据列分配角色。对话框的设计考虑到了不同类型的响应变量和因子，包括连续响应、记名响应、保序响应和连续因子、记名因子、保序因子等。 对于连续响应模型，比如线性回归，JMP允许用户对连续数值进行预测。记名响应模型适用于分类变量，而保序响应模型则用于处理有序分类数据。因子模型则可以用来研究多个独立变量（因子）对响应变量的影响。 在建模过程中，JMP遵循一定的统计假设，例如假定模型的线性关系、正态性、同方差性和独立性。为了验证这些假设，JMP提供了有效性评估工具，包括残差图和其他统计检验，以确保模型的合理性。如果初始假设不满足，JMP还提供替代方法来调整模型，如非线性变换、分层模型或使用稳健的估计方法。 此外，书中强调了统计分析中的基本概念，如不确定性，这涵盖了概率、置信区间和假设检验等核心概念。这些概念是理解统计推断和结果解释的基础，对于有效数据驱动的决策至关重要。 书中的内容不仅限于理论，还包括实际操作的指导，如如何使用JMP进行数据分析、创建图形以及解读输出结果。通过这些详细说明，读者能够掌握如何利用JMP这一强大工具来探索数据，发现新的见解，从而“拥有一双新的眼睛”，正如Marcel Proust所言。 这本书是学习和掌握SAS JMP进行数据挖掘和分析的宝贵资源，适合统计学初学者以及需要深化统计分析技能的专业人士阅读。