【正文】 此處略 譯者：付剛 July. 2023 P. 19 再續(xù)上一章 Storage選項 t residuals ( studentized residuals) (leverages) ’s distance (在 worksheet中顯示估算值） ‖X inverse matrix, DataDisplay Data 譯者：付剛 July. 2023 P. 20 再再續(xù)上一章 現(xiàn)需要做單變量的回歸分析，擬模擬 Score1是否可以替代 Score2 MTW文件 StatRegressionRegression “ response‖中輸入” Score2‖ “ predictors‖中輸入“ Score1‖,再點擊 OK 結(jié)果解釋如下： p值為 0 ,故表明該回歸方程擬合很好 R2 為 ，該值越高，表明擬合越好 譯者：付剛 July. 2023 P. 21 再再再續(xù)上一章 現(xiàn)做多變量的回歸分析，現(xiàn)測量了房間熱流出量，但想檢驗該流出量是否和東，南，北三個方向有關(guān)系？ P值看， East不符合擬合方程！因此該擬合方程只和另外 3個因子有關(guān) 為 ，都說明該方程擬合很好 R2 為 2個很接近，也說明該方程有很好的預(yù)測性 4,22 表明“不正?！?，因為其大于 2 outlier?! 5. 譯者：付剛 July. 2023 P. 22 游戲規(guī)則第十三條 ___StatRegressionStepwise Stepwise regression：逐步回歸分析，可 remove/adds 變量，軟件提供 3種方法： standard stepwise, forward selection, （ adds variables) backward elimination (remove variables),當采用逐步回歸分析時，將變量輸入“ Predictors in Initial model‖,如果變量的 P值大于輸入的” Alpha‖值時，這些變量可以被 remove掉，若不管 P值，則變量輸入于 ‖Predictors to include in every model‖ Use alpha value:所需選擇的模型之一 Use F values:所需選擇的模型之二 Stepwise (forward and backward) ? Predictors in initial model:輸入變量 ? 如果 P值大于“ alpha to enter‖,則 變量被移除 ? alpha to enter/remove：設(shè)定某值 ? F to enter/remove: 設(shè)定某值 ? Forward selection:選 3種模式之一 ? Backward elimination:選 3種模式之一 譯者：付剛 July. 2023 P. 23 續(xù)上一章 例：每個學生記錄自己的身高，體重，性別，吸煙偏好，平?；钴S度，休息時脈搏數(shù)，然后扔硬幣，硬幣頭像向上的同學跑 1分鐘，然后再次記錄他的脈搏數(shù)，現(xiàn)在你需要找到最佳的變量來擬合第二次脈搏數(shù)。你希望預(yù)計香氣得分和 17種元素之間關(guān)系。 譯者：付剛 July. 2023 P. 1 游戲規(guī)則第一部 Statbasic stat 譯者：付剛 July. 2023 P. 2 游戲規(guī)則第一條 ____Statbasic statdescriptive stat Stat basic statstore stat同 descriptive 《 參數(shù)意義全闡述 》 Mean :平均值 SE of mean: (standard error of the mean) SEMEAN= Std/sqrt(N) N為樣本數(shù) Standard deviation:標準偏差 Variance:差異數(shù) Coefficient of variance:差異系數(shù)＝ (Std/Mean)*100% 做為一名合格的 DOE愛好者，對于各項參數(shù)含義必須了解?。‖F(xiàn)做必要的闡述如下： 譯者：付剛 July. 2023 P. 3 續(xù)上一章 First quartile:第一四分位數(shù)（ boxplot圖中） Median:中間數(shù)字 Third quartile:第三四分位數(shù) Interquartile range: 第一四分位數(shù)和第三四分位數(shù)的差值 Trimmed mean:計算 5%的平均值即去掉最低和最高的 5％的數(shù)據(jù)后的平均數(shù) Sum:計算總和 Minimum:最小值 Maximum:最大值 Range: 數(shù)據(jù)內(nèi)的最大減最小之值 Sum of squares:所有值平方之和即 =x12+x22+x32….. Skewness:表征圖像對稱性的值，為 0表示絕對對稱；為負數(shù)表示負 /左傾斜；為正數(shù)表示正 /右傾斜 Kurtosis: 峰值表示圖像寬窄程度，為 0表示圖像平直；為負數(shù)表示“越尖”；為正數(shù)表示“越平滑” MSSD:逐次差平方的平均值的一半 例： 1， 2， 4， 10 逐次差為 1， 2， 6那么 MSSD＝ {（ 1＋ 4＋ 36） /3}/2=N nonmissing: 數(shù)據(jù)中數(shù)值非缺失數(shù)量 N missing:數(shù)據(jù)中數(shù)值缺失數(shù)量 譯者：付剛 July. 2023 P. 4 再續(xù)上一章 N total:輸入的所有數(shù)值的數(shù)量包括 nonmissing數(shù)量 Cumulative N:累計輸入的數(shù)量即等同于 N nonmissing值 Percent :（ N nonmissing/N total） 100％ Cumulative percent:累計百分比 數(shù)值等于 percent值 茲舉例如下： 針