sixsigma使用工具培訓(xùn)講義(1)-免費(fèi)閱讀
【正文】 通過 Minitab的 “ Lack of fit test” ， 即擬合良好性測試來判斷。因此，通過觀察殘差的分布形狀可以判斷所用的回歸模型是否適用。 2 2 2 2 一。最中間的一條直線表示回歸方程的擬合值。 分析階段 相關(guān)和回歸分析 一元線性回歸分析示例 5. Minitab輸出分析結(jié)果如下： 回歸方程和回歸方程的方差分析： Regression Analysis: Oxygen purity % versus Hydrocarbon % The regression equation is Oxygen purity % = + Hydrocarbon % Predictor Coef SE Coef T P Constant Hydrocarbon % S = RSq = % RSq(adj) = % Analysis of Variance Source DF SS MS F P Regression 1 Residual Error 18 Total 19 回歸方程 P， 常數(shù)項(xiàng)和系數(shù)均為顯著項(xiàng) 測定系數(shù) R , 詷整測定系數(shù) Radj和殘差標(biāo)準(zhǔn)差 回歸方程的方差分析表 2 2 P， 說明回歸模型擬合良好 分析階段 相關(guān)和回歸分析 一元線性回歸分析示例 5. 2 預(yù)測區(qū)間和置信區(qū)間： Predicted Values for New Observations New Obs Fit SE Fit 95% CI 95% PI 1 (, ) (, ) 2 (, ) (, ) 3 (, ) (, ) 4 (, ) (, ) 5 (, ) (, ) 6 (, ) (, ) 7 (, ) (, ) 8 (, ) (, ) 9 (, ) (, ) 10 (, ) (, ) 11 (, ) (, ) 12 (, ) (, ) 13 (, ) (, ) 14 (, ) (, ) 15 (, ) (, ) 16 (, ) (, ) 17 (, ) (, ) 18 (, ) (, ) 19 (, ) (, ) 20 (, ) (, ) 95%置信度水平的置信區(qū)間 95%置信度水平的預(yù)測區(qū)間 Obs Hydrocarbon % Oxygen purity % 9 Fit SE Fit Residual St Resid 預(yù)測值 分析階段 相關(guān)和回歸分析 一元線性回歸分析示例 6. 從 Minitab輸出結(jié)果我們可得出如下結(jié)論： 可求出回歸方程 回歸方程的顯著項(xiàng)，在本例中，常數(shù)項(xiàng)和系數(shù)項(xiàng)均為顯著項(xiàng) 測定系數(shù) R , 詷整測定系數(shù) Radj表示回歸方程可解釋的變差占總變差的百分比 回歸方程的方差分析結(jié)果，本例的分析結(jié)果中， Fcal = Fcritical = ，並且 P ，因此以 95%的置信度認(rèn)為回歸方程擬合良好。 6. 回歸分析 通過相關(guān)分析可以確定變量間的相關(guān)性及相關(guān)程度，在解決實(shí)際問題時(shí)，僅做到這一步是不夠的。 獎(jiǎng)勵(lì)和認(rèn)可。Six Sigma 使 用工 具 培 訓(xùn)講義 回顧： 定義 /測量階段 6sigma 管理法 定義機(jī)會(huì) 測量癥狀/ 結(jié)果 分析問題/ 原因 改善績效水平
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