sixsigma使用工具培訓(xùn)講義-展示頁
2025-01-28 08:26本頁面
【正文】 整測(cè)定系數(shù) Radj表示回歸方程可解釋的變差占總變差的百分比 回歸方程的方差分析結(jié)果，本例的分析結(jié)果中， Fcal = Fcritical = ， 並且 P ， 因此以 95%的置信度認(rèn)為回歸方程擬合良好。 可得到 氧氣的純度預(yù)測(cè)值，預(yù)測(cè)區(qū)間和置信區(qū)間。 分析階段 相關(guān)和回歸分析 一元線性回歸分析 分析階段 相關(guān)和回歸分析 一元線性回歸分析 分析階段 相關(guān)和回歸分析 一元線性回歸分析示例 一 . 進(jìn)行相關(guān)性分析 (使用散佈圖 ) 1. 散佈圖作法 在 Minitab下拉式菜單選： GraphScatterplot . 選取合適的圖形類別： 分析階段 相關(guān)和回歸分析 一元線性回歸分析示例 . 在表中輸入 Y和 X： 分析階段 相關(guān)和回歸分析 一元線性回歸分析示例 . 輸出散佈圖如下： 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 c a t t e r p l o t o f O x y g e n p u r i t y % v s H y d r o c a r b o n %分析階段 相關(guān)和回歸分析 一元線性回歸分析示例 2. 計(jì)算相關(guān)係數(shù) (使用 Minitab軟件 )： 在 Minitab下拉式菜單選： Stat Basic Statistics Correlation 分析階段 相關(guān)和回歸分析 一元線性回歸分析示例 選擇下圖所示信息： 分析階段 相關(guān)和回歸分析 一元線性回歸分析示例 Minitab 輸出 ： Correlations: Hydrocarbon %, Oxygen purity % Pearson correlation of Hydrocarbon % and Oxygen purity % = PValue = 分析階段 相關(guān)和回歸分析 一元線性回歸分析示例 二 . 建立回歸模型 1. 在 Minitab下拉式菜單選： Stat Regression Regression， 如下圖所示： 分析階段 相關(guān)和回歸分析 一元線性回歸分析示例 2. 在出現(xiàn)的對(duì)話框選擇下圖所示信息： 分析階段 相關(guān)和回歸分析 一元線性回歸分析示例 3. 點(diǎn)擊 “Storage” 按鈕 ，在出現(xiàn)的對(duì)話框選擇下圖所示信息： 此選項(xiàng)表示在 Minitab工作表中存儲(chǔ)擬和值和殘差 分析階段 相關(guān)和回歸分析 一元線性回歸分析示例 4. 點(diǎn)擊 ”O(jiān)ptions” 對(duì)話框， 選擇下圖所示信息： 回歸方程有合適的截距 表示根據(jù)現(xiàn)有的冷凝器中的炭氫化合物的 %的全部數(shù)據(jù)對(duì)氧氣的純度進(jìn)行預(yù)測(cè)，並求預(yù)測(cè)區(qū)間和置信區(qū)間。從而發(fā)現(xiàn) y隨 x的變化規(guī)律。對(duì)應(yīng)於因素的某個(gè)變化量， y的變化量是多少？回歸分析就是用來定量描述因素 x 和因變量 y間的關(guān)係的方法。因?yàn)槲覀兎治龅哪康氖前l(fā)現(xiàn)主要因素並找到其影響規(guī)律。 分析階段 相關(guān)和回歸分析概述 5. 相關(guān)系數(shù)：是用來描述變量 x和 y之間線性相關(guān)程度的參數(shù)， 用 R來表示，它具有以下方面的特性： 分析階段 相關(guān)和回歸分析概述 分析階段 相關(guān)和回歸分析概述 分析階段 相關(guān)和回歸分析概述 相關(guān)系數(shù)的計(jì)算除用上面提到的 Minitab方法外，也可采用以下的方法： R = Lxy / sqrt (Lxx * Lyy) Lxy = Σ (xi x) (yi y) Lxx = Σ (xi x) Lyy = Σ (yi y) Xi = 變量 x的數(shù)據(jù)點(diǎn)， i = 1, 2, 3 … yi = 變量 y的數(shù)據(jù)點(diǎn)， i = 1, 2, 3 … n = 變量 x和 y的樣本容量 i = 1 i = 1
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