minitab系統(tǒng)相關(guān)和回歸分析-免費(fèi)閱讀
【正文】 準(zhǔn)備解釋您的答案、以及支持您的結(jié)論的結(jié)果。 相關(guān)分析可以作為非常有用的工具活用于實(shí)際生活中 .216。 (對(duì)于優(yōu)秀的模型， 此值應(yīng)較小 ) s = MS(error)1/2RSq:由 擬合線能夠 “ 解釋 ”的總變差的百分?jǐn)?shù)。通過它我們可以知道哪個(gè)輸入對(duì)輸出值 有多少影響 ?252。單純通過散點(diǎn)圖分析相關(guān)關(guān)系時(shí)不客觀 ,因此需要客觀的分 析 ,即可看出相關(guān)程度的指數(shù) (相關(guān)系數(shù)計(jì)算方法等 )252。將誤差平方和最小化的推斷方法 ,找出將殘差平方最小化的直線 . ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 420 410 400 390 380 370 360 350 340 330 320 350 400 450 獨(dú)立變量 從屬變量最小平方和的單純回歸單純回歸直線與回歸直線的差異 (誤差 )直線是以 “ 最小平方和推斷法(least square estimation)”的原則畫出的 .從資料的點(diǎn)到直線的距離的平方和最小化 .相關(guān)和回歸分析相關(guān)和回歸分析 20ebScatter Plot Y with Fitted LineY = a + bX?直線的方程式是 Y = a +bX? a是 常數(shù) , b是斜率 .? “ 擬合線 ” 是包括實(shí)際點(diǎn)和直線的平 方差的和最小化后形成的直線 .? 實(shí)際資料的點(diǎn)和直線的差異稱為 殘差 (residuals(e)).擬合線 ,回歸方程式構(gòu)造相關(guān)和回歸分析相關(guān)和回歸分析 21殘差 (e)是對(duì)誤差的最佳推斷值 ,是實(shí)際結(jié)果值和回歸方程式推測(cè)的最佳值間的差異 . 殘差 : 實(shí)際觀測(cè)值 (yi )和推測(cè)值 的差殘差越小推斷的回歸式更能說明實(shí)際結(jié)果 ,殘差是誤差的最好的推斷值 .殘差按大小排列或按資料的順序排列時(shí) ,它們以 “0” 為軸相對(duì)稱 ,并且不能存在特別的傾向 .相關(guān)和回歸分析相關(guān)和回歸分析 22大家用 MINITAB對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析 .打開 : .下面是對(duì)硅膠強(qiáng)度有重要影響的 SiO2使用量的關(guān)系的分析數(shù)據(jù) .事例分析相關(guān)和回歸分析相關(guān)和回歸分析 23Graph Plot從散點(diǎn)圖看似乎有一定相關(guān)性 !!!那么要進(jìn)一步分析有多少相關(guān)性 ... 相關(guān)和回歸分析相關(guān)和回歸分析 24Stat Regression Regression回歸方程式方差分析相關(guān)和回歸分析相關(guān)和回歸分析 25s: 殘差 (誤差 )的標(biāo)準(zhǔn)差。值 越小越好。您已經(jīng)收集了過去 12個(gè)月內(nèi)，多個(gè)零售點(diǎn)銷售量與總的占地面積方面的數(shù)據(jù)。 一、我們涉及的數(shù)據(jù)是連續(xù)性的數(shù)據(jù)時(shí) 1. 如果我們想知道一個(gè)變量跟一個(gè)基準(zhǔn)值是否在統(tǒng)計(jì)意義上有顯著性差 異的時(shí)候（也就是判斷這個(gè)變量是否發(fā)生了異常原因的波動(dòng)），可以 使用 1 sample t工具分析 . 差異的時(shí)候，可以使用 2 sample t、 Paired t工具分析 . 多個(gè)水平下是否有顯著性差 異時(shí) ，可以用 ANOVA工具來(lái)分析 . New相關(guān)和回歸分析相關(guān)和回歸分析 38二、我們涉及的數(shù)據(jù)是離散型的數(shù)據(jù)時(shí) 1. 如果我們想知道一個(gè)變量跟一個(gè)基準(zhǔn)值是否在統(tǒng)計(jì)意義
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