sixsigma使用工具培訓講義(1)(參考版)
2025-02-20 03:04本頁面
【正文】 當然也有更高次的回歸模型，但實際應用時須本著愈簡單愈適用的原則，盡量不要超過三次模型。 分析階段 相關和回歸分析 一元非線性回歸分析 二。 2。 我們可通過下面的兩種方法去驗證： 1。 回歸模型不適用時的殘差 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，殘差與擬合值圖上的點均勻分布在殘差為 0的直線周圍，見圖 a； 殘差分布形狀為正態(tài)分布，見圖 b。 A。在正常情況下，殘差平均值應為 0；殘差應呈正態(tài)分布，且應隨機分布，即不應存在特殊的形狀。 。確認 r 值： r 值代表 x和 y之間線性相關的程度，如果 r ， 則 x和 y的線性相關 關係十分明顯，用線性方程來擬合一般不成問題。非線性相關關係的判定 以下幾種方法可判斷 x和 y之間是否存在非線性關係，在實際應用時，可結(jié)合幾種方法，得出一個綜合的結(jié)論。 分析階段 相關和回歸分析 一元線性回歸分析示例 H y d r o c a r b o n %Oxygen purity %1 . 61 . 51 . 41 . 31 . 21 . 11 . 00 . 90 . 81 0 09 89 69 49 29 08 88 6S 1 . 0 0 6 8 4R S q 9 0 . 6 %R S q ( a d j ) 8 8 . 9 %F i t t e d L i n e P l o tO x y g e n p u r i t y % = 6 . 1 3 + 2 3 2 . 6 H y d r o c a r b o n % 1 9 2 . 5 H y d r o c a r b o n % * * 2 + 5 5 . 6 7 H y d r o c a r b o n % * * 3H y d r o c a r b o n %Oxygen purity %1 . 61 . 51 . 41 . 31 . 21 . 11 . 00 . 90 . 81 0 09 89 69 49 29 08 88 6S 1 . 0 5 4 3 5R S q 8 9 . 1 %R S q ( a d j ) 8 7 . 8 %F i t t e d L i n e P l o tO x y g e n p u r i t y % = 8 8 . 2 4 8 . 8 0 H y d r o c a r b o n % 9 . 8 6 r r 2H y d r o c a r b o n %Oxygen purity %1 . 61 . 51 . 41 . 31 . 21 .1 . 00 . 90 . 81 0 09 89 69 49 29 08 88 6S 1 . 0 0 6 8 4R S q 9 0 . 6 %R S q ( a d j ) 8 8 . 9 %F i t t e d L i n e P l o tO x y g e n p u r i t y % = 6 . 1 3 + 2 3 2 . 6 H y d r o c a r b o n % 1 9 2 . 5 H y d r o c a r b o n % * * 2 + 5 5 . 6 7 H y d r o c a r b o n % * * 3線性模式 二次非線性模式 三次非線性模式 注：主要是通過比較三種模式的 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。 分析階段 相關和回歸分析 一元線性回歸分析示例 2 2 五。 。 。 。 2 2 分析階段 相關和回歸分析 一元線性回歸分析示例 四 . 建立回歸模型 1. 在 Minitab下拉式菜單選： Stat R
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