六西格瑪之分析階段 s8 49 相關(guān)回歸 p50(文件)
【正文】 擬合直線圖：預(yù)測(cè)帶 相關(guān) / 回歸 28 R2 ： 其意 義 是什么 ？ R2 與 P 值，有助 于 我 們 基于 統(tǒng)計(jì) 作 決策 。 R2 被 稱 為 決 定 系數(shù) (coefficient of determination ) R2 值代表“多少” 輸 出 變 異 總 量可由 回歸模型 所 解釋 ，其值介 于 0 到 1 (0% 到 100%)之間 。 我們假設(shè)殘差： ? 與 X 無(wú)關(guān) ? 穩(wěn)定而且獨(dú)立， 不隨時(shí)間變化 ? 是常量，不隨預(yù)測(cè)的 Y 增加 而增大 ? 是正態(tài)的 （ 鐘形的）， 平均值為 0 0 5 10 15051015XY殘差 2 殘差 7 相關(guān) / 回歸 40 是否 總 是 線 性 關(guān) 系 ? 打開 工作表 執(zhí) 行 Fitted Line Plot 并 假定 Y=WetPU 且 X=ol_ph R2 = % 是 該 關(guān)系 的 正確 評(píng)估 嗎？ 4 . 64 . 44 . 24 . 03 . 83 . 63 . 43 . 24 . 74 . 64 . 54 . 44 . 34 . 24 . 14 . 03 . 93 . 8o l _ p hwet_puS 0 . 1 7 0 0 5 6R S q 2 7 . 2 %R S q （ 調(diào) 整 ） 2 5 . 7 %擬 合 線 圖w e t _ p u = 5 . 4 5 3 0 . 2 9 5 5 o l _ p h相關(guān) / 回歸 41 你可 利 用 二次 或 三次方程 ，得到 較 合適的 擬合線 中學(xué) 代 數(shù) y = 3 + 4x + 2x2 在 討論溫 度或 壓 力 數(shù)據(jù) 值 時(shí) ，常看到此 關(guān) 系 R2 值由 27% 增加到 79% 4 . 64 . 44 . 24 . 03 . 83 . 63 . 43 . 24 . 74 . 64 . 54 . 44 . 34 . 24 . 14 . 03 . 93 . 8o l _ p hwet_puS 0 . 0 9 1 1 5 3 0R S q 7 9 . 5 %R S q （ 調(diào) 整 ） 7 8 . 7 %擬 合 線 圖w e t _ p u = 1 1 . 4 2 + 8 . 4 0 5 o l _ p h 1 . 1 1 3 o l _ p h * * 2相關(guān) / 回歸 42 多項(xiàng)式回歸分析 :wet_pu 與 ol_ph 回歸方程為 wet_pu = + ol_ph ol_ph**2 S = RSq = % RSq（調(diào)整） = % 方差分析 來(lái)源 自由度 SS MS F P 回歸 2 誤差 48 合計(jì) 50 方差的序貫分析 來(lái)源 自由度 SS F P 線性 1 二次 1 注意，在此我 們 檢驗(yàn)多 個(gè) 假設(shè) 我 們 如何 計(jì) 算 Epsilon2值 ? 相關(guān) / 回歸 43 小 測(cè) 驗(yàn) 1) 下列 哪 組 數(shù)據(jù) 適 于 應(yīng)用 相關(guān)和回歸 分析？ 顧客類型與銷售量 顧客大小與利潤(rùn) 月與庫(kù)存 2) 解 釋 下 頁(yè) 圖 表 的意義 A) Wet_pu 與 sl_vi 之 間 有 無(wú) 關(guān)系 B) 其 關(guān) 系 為 正 向還是 負(fù) 向 ？ C) 若 sl_vi 為 ， 預(yù)測(cè) Wet_pu 的 值 為多少 ？ 3) 是 /非 ： 若能 確立 X 與 Y間 的相 關(guān) 性 ，我 就 可以 認(rèn)為 Y 的 變 化 是由 X 所引起的？ 相關(guān) / 回歸 44 s l _ v iwet_pu6 05 55 04 54 03 53 04 . 74 . 64 . 54 . 44 . 34 . 24 . 14 . 03 . 93 . 8S 0 . 1 2 1 0 0 5R S q 6 3 . 2 %R S q ( a d j ) 6 2 . 4 %F i t t e d L i n e P l o tw e t _ p u = 3 . 2 6 9 + 0 . 0 2 2 6 9 s l _ v i相關(guān) / 回歸 45 陳述 因果 關(guān) 系 應(yīng)該小心 即使我 們 建立了 y 與 x 的 相 關(guān) 性，但 并 不能代表 x 的 變 異 將 一 定 導(dǎo)致 y 的 變 異 。 請(qǐng)?jiān)?用 ? R2值不 需要 是 “ 完美的 ” ? ____________________________________ ? ____________________________________ ? ____________________________________ 相關(guān) / 回歸 50 回 顧 ? 定 義 并 計(jì) 算相 關(guān) 系 數(shù) ? 討 論 相 關(guān) 性 及因果 關(guān) 系 ? 繪 制 并 分析 擬合直線圖 ? 介 紹 回歸分析 的 基 本 知 識(shí) ? 使 用 回歸分析 技 術(shù) 建 立 數(shù) 學(xué) 預(yù)測(cè) 模 型 ? 評(píng)審回歸分析的風(fēng)險(xiǎn) 所有模型都是錯(cuò)誤的，但其中有一些是有用的。 相關(guān) / 回歸 46 研究指出 ， 醫(yī)院 規(guī)模 增加，病人死亡率亦 顯 著提升。 我 們 必 須認(rèn)識(shí)到 R2 越高 相關(guān)性 就越 強(qiáng) 。相關(guān) / 回歸 0 相關(guān)／回歸 ( Correlation Regression ) 相關(guān) / 回歸 1 Define Measure Analyze Improve Control Step 8 Data 分析 Step 9 Vital Few X’的選定 ? Multi Vari ? Central limit ? Hypothesis testing ? Confidence interval ? AN
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