MATLAB与R在JMP中的集成：构建稳健测试策略

MATLAB 和 R 与 JMP 的集成是统计分析软件领域的一个重要话题，本文档由 Francisco Ortiz 博士撰写，发布于 2017 年 8 月 28 日，经过修订于 2018 年 10 月 11 日。该报告出自美国空军研究所技术学院 (AFIT) 的统计中心 of Excellence (STATCOE)，其目标是帮助开发严谨且有说服力的测试策略，以更有效地量化和描述系统性能，并减少风险。 背景部分介绍了在当今复杂的工程环境中，数据科学和统计建模的重要性，以及如何利用 MATLAB 和 R 这两种强大的编程语言进行高级分析。MATLAB 是一个广泛应用于数学计算、数值分析和数据可视化的工具，而 R 则以其强大的统计功能和社区支持闻名。JMP 是一款交互式数据分析软件，常用于探索性数据分析和结果可视化。 文档详细讲解了如何在 JMP 中创建脚本，包括打开日志窗口以便记录和跟踪操作过程。对于 MATLAB 和 JMP 的集成，作者提供了具体的步骤指导，如列出了一些关键的 MATLAB 命令，如用于构建回归树的示例脚本。同样，也有 R 与 JMP 的集成设置和 R 命令列表，展示了如何在 R 中编写脚本来构建回归树。 通过比较不同模型的性能，作者强调了在实际应用中选择合适工具的重要性。MATLAB 和 R 的集成使得用户可以根据项目的特定需求和优势灵活选择，提高工作效率。 结论部分总结了集成的优点，包括增强数据处理能力、提高模型构建速度以及增强团队协作。最后，文档附带了参考资料和更新记录，表明作者对文档内容的持续维护和完善。 这份报告为 MATLAB 和 R 的使用者提供了宝贵的实践指南，特别是在与 JMP 进行集成时，可以帮助他们在工程和科研项目中提升数据分析的准确性和效率。无论是初学者还是经验丰富的分析师，都能从中获益良多。