統(tǒng)計(jì)應(yīng)用與質(zhì)量控制(編輯修改稿)
2025-02-24 22:17 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 例 : – ______________________________________________________________2/22/2023 19Search for excellentMaking data analysis easierAlex TsaiTyco electronics/AMP ShundeMINITAB BASIC TRAINING? 逐步回歸分析 (Stepwise Regression)– 發(fā)現(xiàn)有用的自變量子組 ,– 對(duì)所給的回歸自變量進(jìn)行篩選，從中選出對(duì)因變量有顯著影響的變量 。? 最佳子組回歸 (Best Subsets Regression)– 最大 R**2? Fitted Line Plot (回歸曲線圖 )– *線性的與多項(xiàng)式回歸– Model type Order Statistical model– Liner first – Quadratic second – Cubic third – 例 。? Residual Plots (殘差圖 )– 殘差分析– _______________________________________________________________2/22/2023 20Search for excellentMaking data analysis easierAlex TsaiTyco electronics/AMP ShundeMINITAB BASIC TRAINING– Logistic regression (條件回歸 ) (省略 )? 條件 logistic回歸對(duì)照研究中常用的統(tǒng)計(jì)分析方法。? Binary Logistic Regression (二元條件回歸 )? Ordinal Logistic Regression (順序條件回歸 )? Nominal Logistic Regression (名義條件回歸 )– _______________________________________________________________2/22/2023 21Search for excellentMaking data analysis easierAlex TsaiTyco electronics/AMP ShundeMINITAB BASIC TRAINING? (Analysis of Variance)? 對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的一種比較有效的統(tǒng)計(jì)方法 .? 尋找影響試驗(yàn)結(jié)果的主要因素 ,區(qū)分每種因素影響的大小 ,及交互作用– Oneway and twoway ANOVA models? one way analysis of variance(單因素方差分析 )– 例 : (4種地毯的耐久性分析 )– 對(duì)數(shù)據(jù)和結(jié)果的解釋– SS:偏差平方和– F=– Ftest – H0: VS H1: – 試驗(yàn)中所包含的差異 :187。 1) 產(chǎn)品間的差異187。 2) 試驗(yàn)的隨機(jī)誤差– 共有的標(biāo)準(zhǔn)差 .2/22/2023 22Search for excellentMaking data analysis easierAlex TsaiTyco electronics/AMP ShundeMINITAB BASIC TRAINING– two way analysis of variance(雙因素方差分析 )187。 例 :(營(yíng)養(yǎng)液和湖水對(duì)浮游生物數(shù)量的影響 ):187。 包含交互作用分析187。 對(duì)結(jié)果的解釋 :– ? Analysis of Means? More plex ANOVA models– Balanced ANOVA– General linear model (GLM)187。 進(jìn)行不平衡設(shè)計(jì)的方差和協(xié)方差分析– Fully nested ANOVA? Special analytical graphs– Variance test– Interval plot for mean– Main effects plot– Interactions plot2/22/2023 23Search for excellentMaking data analysis easierAlex TsaiTyco electronics/AMP ShundeMINITAB BASIC TRAINING? 4. 多元變量分析– 多樣測(cè)量– *為了更好的理解數(shù)據(jù)而分析數(shù)據(jù)關(guān)系結(jié)構(gòu)– *將觀察結(jié)果分配到組中– *測(cè)試均值向量的相等性 (MANOVA)– ? ? – 分組觀察 (Grouping observations)– (Discriminant Analysis)2/22/2023 24Search for excellentMaking data analysis easierAlex TsaiTyco electronics/AMP ShundeMINITAB BASIC TRAINING– – – Kmeans clustering? Testing the equality of means from multiple response– MANOVA– General MANOVA2/22/2023 25Search for excellentMaking data analysis easierAlex TsaiTyco electronics/AMP ShundeMINITAB BASIC TRAINING? (與統(tǒng)計(jì)分布無(wú)關(guān) )– 通常的統(tǒng)計(jì)方法，如 t測(cè)驗(yàn)、 F測(cè)驗(yàn)等，其總體的分布或者已知，或者可以假定為近似正態(tài)分布。但是，如果所研究的總體的分布未知也不能假定為正態(tài)分布，就不能用常規(guī)的統(tǒng)計(jì)方法，這種情況下就要用非參數(shù)測(cè)驗(yàn)方法。一般來(lái)說(shuō)，非參數(shù)測(cè)驗(yàn)包括符號(hào)測(cè)驗(yàn)、秩和測(cè)驗(yàn)和游程測(cè)驗(yàn)。下面先介紹MINITAB的非參數(shù)測(cè)驗(yàn)命令及其具體應(yīng)用實(shí)例– *基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)及回歸與方差分析均建于總體服從某種分布的基礎(chǔ)上 .– *非參數(shù)分析不同與此 .– *非參量分析提供沒(méi)有假設(shè)總體的特殊分布的分析– 1) 對(duì)總體的分布一般不 2) 做過(guò)多的限制性假設(shè) .– 3) 不 4) 依耐于總體的分布形式 ,具有穩(wěn)健性 .– 5) 主要處理屬性資料 (計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù) ).? 4)偏向于大樣本 . – *總體的位置– *隨機(jī)測(cè)試2/22/2023 26Search for excellentMaking data analysis easierAlex TsaiTyco electronics/AMP ShundeMINITAB BASIC TRAINING– Tests of population location (總體位置測(cè)試? 1SMAPLE SIGN TEST (符號(hào)檢驗(yàn) )– 符號(hào)測(cè)驗(yàn)是最簡(jiǎn)單的非參數(shù)測(cè)驗(yàn)方法。它測(cè)驗(yàn)觀察值與總體中位數(shù)差數(shù)的正負(fù)符號(hào)數(shù)是否符合 1： 1的比例關(guān)系。? ____________________________________________? 1SAMPLE WILCOXON TEST– 秩和測(cè)驗(yàn)是 1945年提出的。對(duì)于正態(tài)總體符合 t測(cè)驗(yàn)的條件，秩和測(cè)驗(yàn)的效率約為 t測(cè)驗(yàn)的 ～ %；如果總體分布明顯不屬于正態(tài)分布的，則秩和測(cè)驗(yàn)的效率超過(guò)了 100%。 70年代以來(lái)，秩和測(cè)
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