minitab操作指南-全文預覽
【正文】 一班現(xiàn)線性回歸分析 擬合線圖回歸分析 一、簡單回歸分析概述 為了查明變量之間函數(shù)的相關性而假定某數(shù)學模型，從已測定變量的數(shù)據(jù)中推定其模型的統(tǒng)計性分析方法。 ? 輸入變量與輸出變量（反應變量） 父親的身高和工程溫度都是獨立變量，兒子的身高和制品強度都是輸出變量。 ?簡單的線性回歸 ? 簡單的線性回歸，研究兩變量間的關系： ? 響應變量（ Y） 和預測變量（ X） ? 如果兩變量的關系存在，線性回歸模型可預測響應輸出 ? 線性回歸方程 一、簡單回歸分析概述 為了知道機械的使用年度和保養(yǎng)費用之間的關系，得到了有關對相同機械保養(yǎng)記錄的如下數(shù)據(jù)： 3 1 5 8 1 4 2 6 9 3 5 7 2 6 39 24 115 105 50 86 67 90 140 112 70 186 43 126 使用年度 (年 ) 保養(yǎng)費用 (千元 ) 1）求說明 X與 Y之間關系的回歸方程式 2) 若使用年度為 10年，保養(yǎng)費用為多少？ 一、簡單回歸分析概述 結果確認 殘差分析 ?檢驗殘差的正態(tài)性 ?直方圖表現(xiàn)殘差的分布形態(tài) ?殘差 vs擬合值 表示殘差隨 Y變化的分布，希望在 0兩側的分布是任意的，平均值接近 0 ?殘差 vs觀測值順序 . 表示殘差按資料提供順序的分布趨勢，希望是隨機的 5 02 50 2 5 5 09 99 05 01 01殘 差百分比1 5 01 2 51 0 07 55 06 04 02 00 2 0擬 合 值殘差6 04 02 00 2 03210殘 差頻率1 61 41 21 086426 04 02 00 2 0觀 測 值 順 序殘差正 態(tài) 概 率 圖 與 擬 合 值直 方 圖 與 順 序保 養(yǎng) 費 用 殘 差 圖MInitab視頻教程 C D M I A 第三節(jié) 方差分析 方差分析概述 一、單因子 (堆疊 )方差分析 6 1 26 0 86 0 51 086420 2P R E S STILTT I L T 的 箱 線 圖二、單因子 (未堆疊 )方差分析 R 6 1 2R 6 0 8R 6 0 51 086420 2數(shù)據(jù)1 . 3 3 3 3 37 . 2 8
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