六西格瑪?shù)氖褂霉ぞ吲嘤?xùn)講義-資料下載頁(yè)
2025-01-22 03:21本頁(yè)面
【正文】 點(diǎn)畫(huà)線代表擬合值在 95%的置信度下的預(yù)測(cè)區(qū)間。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。一元回歸的幾種模式 ：我們可用 Minitab對(duì)一元回歸方程進(jìn)行檢驗(yàn)以確定哪種模式是最適合的回歸模式。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(guò)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。22 22一。非線性相關(guān)關(guān)係的判定以下幾種方法可判斷 x和 y之間是否存在非線性關(guān)係，在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，可結(jié)合幾種方法，得出一個(gè)綜合的結(jié)論。 觀察散佈圖：分析階段 相關(guān)和回歸分析 一元非線性回歸分析。確認(rèn) r 值：r 值代表 x和 y之間線性相關(guān)的程度，如果 r ， 則 x和 y的線性相關(guān) 關(guān)係十分明顯，用線性方程來(lái)擬合一般不成問(wèn)題。如果 r 值很小，觀察散佈圖以發(fā)現(xiàn) x和 y之間 存在明顯的關(guān)係，可用一條線來(lái)擬合，這時(shí)可以判定 x和 y之間存在非線性相關(guān)關(guān)係。觀察回歸分析的殘差圖形：殘差圖可以使我們獲得重要的信息。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。因此，通過(guò)觀察殘差的分布形狀可以判斷所用的回歸模型是否適用。A。 回歸模型適用時(shí)的殘差分布圖和殘差擬合值圖分析階段 相關(guān)和回歸分析 一元非線性回歸分析B。 回歸模型不適用時(shí)的殘差 分布圖和殘差擬合值圖觀察上面的圖形，可發(fā)現(xiàn)模型適用時(shí)，殘差與擬合值圖上的點(diǎn)均勻分布在殘差為 0的直線周?chē)?，?jiàn)圖 a； 殘差分布形狀為正態(tài)分布，見(jiàn)圖 b。 當(dāng)模型不適用時(shí)，殘差和擬合值圖上的點(diǎn)呈倒拋物線形，見(jiàn)圖 c； 殘差分布形狀為雙峰形 (見(jiàn)圖 d)或其他特別的形狀。我們可通過(guò)下面的兩種方法去驗(yàn)證：1。通過(guò) Minitab的 “Fitted Line Plot” 來(lái)檢驗(yàn)。2。通過(guò) Minitab的 “Lack of fit test” ， 即擬合良好性測(cè)試來(lái)判斷。分析階段 相關(guān)和回歸分析 一元非線性回歸分析謝謝觀看 /歡迎下載BY FAITH I MEAN A VISION OF GOOD ONE CHERISHES AND THE ENTHUSIASM THAT PUSHES ONE TO SEEK ITS FULFILLMENT REGARDLESS OF OBSTACLES. BY FAITH I BY FAITH
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