minitab系統(tǒng)相關(guān)和回歸分析-文庫吧資料
2025-02-05 10:08本頁面
【正文】 不要忘記憶原始資料 (raw data)!!! → 畫散點(diǎn)圖 !!!相關(guān)和回歸分析相關(guān)和回歸分析 33相關(guān)與回歸的概要216。值 越小越好。SSerror: 未被解釋 的 “Y”的變差。由 “ X”解釋的變差。換句話說，指觀 測(cè)點(diǎn)至回歸方程式中描述的擬合線的距離。將誤差平方和最小化的推斷方法 ,找出將殘差平方最小化的直線 . ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 420 410 400 390 380 370 360 350 340 330 320 350 400 450 獨(dú)立變量 從屬變量最小平方和的單純回歸單純回歸直線與回歸直線的差異 (誤差 )直線是以 “ 最小平方和推斷法(least square estimation)”的原則畫出的 .從資料的點(diǎn)到直線的距離的平方和最小化 .相關(guān)和回歸分析相關(guān)和回歸分析 20ebScatter Plot Y with Fitted LineY = a + bX?直線的方程式是 Y = a +bX? a是 常數(shù) , b是斜率 .? “ 擬合線 ” 是包括實(shí)際點(diǎn)和直線的平 方差的和最小化后形成的直線 .? 實(shí)際資料的點(diǎn)和直線的差異稱為 殘差 (residuals(e)).擬合線 ,回歸方程式構(gòu)造相關(guān)和回歸分析相關(guān)和回歸分析 21殘差 (e)是對(duì)誤差的最佳推斷值 ,是實(shí)際結(jié)果值和回歸方程式推測(cè)的最佳值間的差異 . 殘差 : 實(shí)際觀測(cè)值 (yi )和推測(cè)值 的差殘差越小推斷的回歸式更能說明實(shí)際結(jié)果 ,殘差是誤差的最好的推斷值 .殘差按大小排列或按資料的順序排列時(shí) ,它們以 “0” 為軸相對(duì)稱 ,并且不能存在特別的傾向 .相關(guān)和回歸分析相關(guān)和回歸分析 22大家用 MINITAB對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析 .打開 : .下面是對(duì)硅膠強(qiáng)度有重要影響的 SiO2使用量的關(guān)系的分析數(shù)據(jù) .事例分析相關(guān)和回歸分析相關(guān)和回歸分析 23Graph Plot從散點(diǎn)圖看似乎有一定相關(guān)性 !!!那么要進(jìn)一步分析有多少相關(guān)性 ... 相關(guān)和回歸分析相關(guān)和回歸分析 24Stat Regression Regression回歸方程式方差分析相關(guān)和回歸分析相關(guān)和回歸分析 25s: 殘差 (誤差 )的標(biāo)準(zhǔn)差。 相關(guān)是告訴關(guān)系的程度 ,回歸分析是找出 Y=F(X)的函數(shù)關(guān)系式 回歸分析的種類 ? 單純回歸模型 :獨(dú)立變量為一個(gè)? 多重回歸模型 :獨(dú)立變量為兩個(gè)以上例 Y = a + bx1 + cx2 + dx3? 單純線性回歸模型 :設(shè)定直線關(guān)系后分析例 Y = a + bx? 曲線回歸模型 : 設(shè)定曲線關(guān)系后分析例 Y = a + bx + cx2 + dx3 Y = a ? bx相關(guān)和回歸分析相關(guān)和回歸分析 17單純線性回歸回歸分析的階段Data 收集用散點(diǎn)圖確認(rèn)關(guān)系用最小二乘法推斷總體進(jìn)行方差分析畫直線(Line Fitting)分析殘差此章的因子為一個(gè) ,因子和輸出值(Y)的關(guān)系為直線關(guān)系的單純線性回歸 (Simple Linear Regression)相關(guān)和回歸分析相關(guān)和回歸分析 1
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