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正文內(nèi)容

spc統(tǒng)計(jì)分析方法介紹-資料下載頁(yè)

2025-02-20 14:47本頁(yè)面
  

【正文】 in MINITAB (Twoway)數(shù)據(jù)格式ANOVA3, ANOVA in MINITAB(Balanced ANOVA)interactionuncontrolledANOVA3, ANOVA in MINITAB(General Linear Model)ANOVA3, ANOVA in MINITAB(Fully Nested ANOVA)ANOVA回歸分析的主要內(nèi)容? 實(shí)例? 最小二乘原理? 顯著性檢驗(yàn)? 預(yù)測(cè)值和預(yù)測(cè)區(qū)間? 回歸診斷? MINITAB應(yīng)用? 相關(guān)分析回歸分析1, 實(shí)例 ( y=ax+b)回歸分析2, 最小二乘原理? 原理– Min[∑(Ei)2]=min[∑(Yi – Yi)2]? 相關(guān)指數(shù)– R2=1∑ (Ei)2/∑ ( Yi – Y )2– 比較相關(guān)性系數(shù)回歸分析^3, 顯著性檢驗(yàn)Regression Analysis: MSP versus KaifaThe regression equation isMSP = + KaifaPredictor Coef SE Coef T PConstant Kaifa S = RSq = % RSq(adj) = %回歸分析常數(shù)是否為零系數(shù)是否為零3, 顯著性檢驗(yàn)Analysis of VarianceSource DF SS MS F PRegression 1 Residual Error 30 Total 31 Unusual ObservationsObs Kaifa MSP Fit SE Fit Residual St Resid 9 23 R denotes an observation with a large standardized residualX denotes an observation whose X value gives it large influence.回歸分析4, 預(yù)測(cè)值和預(yù)測(cè)區(qū)間回歸分析5, 回歸診斷? 線性模型 Plot(residual, fit)? 誤差獨(dú)立性 Plot(residual, observed order)? 誤差正態(tài)性 Histogram, Normal plot回歸分析5, 回歸診斷回歸分析6, MINITAB應(yīng)用回歸分析可以選擇多個(gè)變量6, MINITAB應(yīng)用殘差分布圖形預(yù)測(cè)值及預(yù)測(cè)區(qū)間回歸分析7, 相關(guān)分析? 相關(guān)分析與回歸分析差別– 相關(guān)分析中的變量是 隨機(jī)變量 ,回歸分析中的變量是 非隨機(jī)變量 。– 相關(guān)分析中的變量是 相互聯(lián)系的 ,回歸分析中 一個(gè)變量 (自變量 )由另一個(gè)變量 (因變量 )引起 。– 相關(guān)分析是分析 兩個(gè)變量 的 線性關(guān)系 ,回歸分析呈以分析 一個(gè)變量和多個(gè)變量 的 線性關(guān)系 和 非線性關(guān)系 ?;貧w分析7, 相關(guān)分析? 相關(guān)分析與回歸分析聯(lián)系– 相關(guān)系數(shù) (相關(guān)分析 )與相關(guān)指數(shù) (一元回歸分析 )計(jì)算結(jié)果一樣 。– 相關(guān)方程與回歸方程的 建立 方法一樣;– 相關(guān)方程與回歸方程的 診斷 方法一樣;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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