【正文】 用類似于正態(tài)概率圖的用途顯示全面的殘差 形態(tài)的圖象，正態(tài)分布形態(tài)時為良好 殘差對適合值的圖象是顯示越小的預(yù)測值 更為適合 47 () ?當反應(yīng)變量不是連續(xù)性的二分型 (0,1)資料時的回歸分析 ?Response:指定反應(yīng)變量 ?Frequency:輸入頻率數(shù) ?存在成功與試行次數(shù) , 成功與失敗 , 失敗 與試行次數(shù)形態(tài)的反應(yīng)變量時，各自輸入 。 Test 時 Ho值追加表示。 練習(xí) ) 把 的 Durability 和 Carpet保存到新的 Worksheet 后 (1) 求 Durability 的 基礎(chǔ)統(tǒng)計值。特別是與 Sixsigma關(guān)聯(lián)，在 GE、 AlliedSignal等公司已作為基本的程序而使用。 (2) 按 的順序排列的 保存到 C11。 ?當指定 By variable時，隨著相關(guān) Variable的種類按 Row 方向保存。 Minitab Best Subsets 43 () ?履行單一回歸步驟 , 繪出回歸圖 ?在線型回歸及多項回歸中有用的方法 , 即一個變量對應(yīng)一個反應(yīng)值時。 D Discordant 461 % GoodmanKruskal Gamma Ties 34 % Kendall39。 s T e s tT e s t S t a t i s t i c : 0 . 0 1 1P V a l u e : 0 . 9 1 7F a c t o r L e v e l sM a t AM a t BT e s t f o r E q u a l V a r i a n c e s?在做分散的同一性檢定之前 ， 有必要先做正態(tài)性數(shù)據(jù)檢定。 (2) 把 Durability 標準化為 3和 4之間的數(shù)據(jù)。 Minitab 什么是 Minitab ? 2 () 一般統(tǒng)計 基礎(chǔ)統(tǒng)計 回歸分析 分散分析 多變量分析 非母數(shù)分析 TABLE(行列 ) 探索性 資料 (數(shù)據(jù) )分析 品質(zhì)管理 品質(zhì)管理工具 測定系統(tǒng)分析 計量值數(shù)據(jù)分析 計數(shù)值數(shù)據(jù)分析 管理圖分析 工程能力分析 信賴性 及 數(shù)據(jù)分析 分布分析 數(shù)據(jù)的回歸分析 受益分析 實驗計劃 要因 實驗計劃 反應(yīng)表面 實驗計劃 混合 實驗計劃 Robust 實驗計劃 Minitab 什么是 Minitab ? 3 () Minitab Minitab 操作 Minitab 初始畫面 方法 2. 利用 Minitab 圖標 運行的方法 把 Minitab安裝到電腦時，開始菜單 及 Minitab 公文包里生成 Minitab的 運行圖標。 練習(xí) )在 1) 刪除 4,5 Row后 把 C4, C5的 DATA 變更為 234 2) 把 C2 Col 移動到 C5 3) 把 C4 Column Size 變更為 12 6 Minitab Minitab 菜單 (Edit) 8 () 從活動 Worksheet 中復(fù)制數(shù)據(jù)，制作 subset Worksheet。 ? 指定把各個 window 都顯示 , 或者用小圖標來顯示 ? 把 Tool bar 與 Status bar 隱藏或顯示 ? 使總括 Graph window 的 window活性化 ? 使管理 Worksheet 的 window活性化 ? 活性 window 用 Vmark 表示，用 Vmark標記 打開 window 13 () 14 () 2. 基礎(chǔ)統(tǒng)計 15 () 基礎(chǔ)統(tǒng)計量輸出 基礎(chǔ)統(tǒng)計量保存 對母平均的推定及檢定 對母比率的推定及檢定 相關(guān)分析 公分散分析 正態(tài)性檢定 Minitab 基礎(chǔ)統(tǒng)計 兩個母集團的分散的同一性檢定 16 () ?資料應(yīng)為連續(xù)性的列資料 , 同時應(yīng)為數(shù)值資料。 38 () Minitab Stepwise ? 說明變量數(shù)量多時，添加或減少變量而選別適當?shù)淖兞考蠟槟康? ?所有可能的回歸 : 當有 k個變量時，調(diào)查從一個也不包含的模型至包含 k個的 所有模型 ?前進選擇法 : 在影響反應(yīng)變量的 k個說明變量中選擇最大影響的變量， 并判斷為再無其它重要變量時 ,停止變量的選擇 ?后進選擇法 : 在影響反應(yīng)變量的 k個說明變量中除去影響小的變量， 并判斷為再無可除變量時，停止變量的除去 ?階段別回歸方法 :在前進選擇法里加后進選擇法的方法 39 () Minitab Stepwise ?Response:輸入反應(yīng)變量 (Pulse2) ?Predictors:輸入說明變量 (Pulse1 RanWeight) ?Predictors to include in every model: 指定先包含的變量 ?選擇 Forward selection后指定留意水準 ?留意水準 :把預(yù)測變量追加到回歸模型的基準 (p值小于留意水準時追加 ) 40 () Minitab Stepwise ?顯示進入模型的預(yù)測變量的最佳程度 (若是 2，則顯示 2個預(yù)測變量 ) ?輸入要進行幾次操作 ?回歸模型里要追加常數(shù)項時 Stepwise Regression: Pulse2 versus Pulse1, Ran, Weight Forward selection. AlphatoEnter: Response is Pulse2 on 3 predictors, with N = 92 Step 1 2 3 Constant Pulse1 TValue PValue Ran TValue PValue Weight TValue PValue S RSq RSq(adj) Cp best alt. Variable Ran Weight TValue PValue Variable Weight TValue PValue 41 () Minitab Best Subsets ? 在分析者所希望的說明變量中找出最佳模型的分析 ?Response:指定反應(yīng)變量 ?Free predictor