六西格瑪?shù)氖褂霉ぞ吲嘤?xùn)講義(完整版)
【正文】 相關(guān)和回歸分析突破性策略定義 測(cè)量 分析 改善 控制優(yōu)化鑒別驗(yàn)證原因的真實(shí)性 對(duì)結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè)確定少數(shù)關(guān)鍵變量相關(guān)和回歸分析從右圖可知，在 6 sigma分析，控制階段都會(huì)用到相關(guān)和回歸分析方法。從而發(fā)現(xiàn) y隨 x的變化規(guī)律。22分析階段 相關(guān)和回歸分析 一元線性回歸分析示例四 . 建立回歸模型1. 在 Minitab下拉式菜單選： Stat Regression Fitted line Plot...， 如下圖所示：分析階段 相關(guān)和回歸分析 一元線性回歸分析示例2. 在出現(xiàn)的對(duì)話框選擇下圖所示信息：分析階段 相關(guān)和回歸分析 一元線性回歸分析示例3. 測(cè)定系數(shù) R , 詷整測(cè)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分析階段 相關(guān)和回歸分析 一元線性回歸分析示例2 2表示顯示回歸值的置信區(qū)間和預(yù)測(cè)區(qū)間4. Minitab輸出結(jié)果如下：分析階段 相關(guān)和回歸分析 一元線性回歸分析示例5. 圖形分析如下：。分析階段 相關(guān)和回歸分析 一元線性回歸分析示例2 2五。我們可通過下面的兩種方法去驗(yàn)證：1。2。在正常情況下，殘差平均值應(yīng)為 0；殘差應(yīng)呈正態(tài)分布，且應(yīng)隨機(jī)分布，即不應(yīng)存在特殊的形狀。分析階段 相關(guān)和回歸分析 一元線性回歸分析示例線性模式 二次非線性模式 三次非線性模式注：主要是通過比較三種模式的 R， R(adj)和 S, R， R(adj)值最大且 S最小的模式，它就是較適合的模式。分析階段 相關(guān)和回歸分析 一元線性回歸分析分析階段 相關(guān)和回歸分析 一元線性回歸分析分析階段 相關(guān)和回歸分析 一元線性回歸分析示例一 . 進(jìn)行相關(guān)性分析 (使用散佈圖 ) 1. 散佈圖作法 在 Minitab下拉式菜單選： GraphScatterplot . 選取合適的圖形類別：分析階段 相關(guān)和回歸分析 一元線性回歸分析示例. 在表中輸入 Y和 X：分析階段 相關(guān)和回歸分析 一元線性回歸分析示例. 輸出散佈圖如下：分析階段 相關(guān)和回歸分析 一元線性回歸分析示例2. 計(jì)算相關(guān)係數(shù) (使用 Minitab軟件 )： 在 Minitab下拉式菜單選： Stat Basic Statistics Correlation分析階段 相關(guān)和回歸分析 一元線性回歸分析示例 選擇下圖所示信息：分析階段
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