六西格瑪分析階段(已改無錯(cuò)字)
2023-03-17 23:01:50 本頁面
【正文】 與 Y有密切關(guān)系時(shí)，把它們作成一個(gè)圖表，更容易知道問題點(diǎn)的所在q 另外，隨著時(shí)間有什么變化 (周期或傾向 )，可以推測(cè)其產(chǎn)生問題的原因相關(guān)分析目的 :分析輸入變量 (X)之間或者輸入變量 (X)和輸出變量 (Y)之間的相關(guān)關(guān)系，為我們深入分析它們之間的函數(shù)關(guān)系奠定了基礎(chǔ)。216。 我們想知道以下問題例如 :？ 、年齡有什么關(guān)系 ………..216。 通過相關(guān)分析我們就可以解決以上問題。 相關(guān)關(guān)系相關(guān)關(guān)系可以用數(shù)據(jù)來看出兩個(gè)變量 (Y與 X,或兩個(gè) X)間緊密程度如何。兩者之間關(guān)系的強(qiáng)度通過相關(guān)系數(shù) (r)計(jì)數(shù)化 0 + 負(fù)的相關(guān)系 正的相關(guān)關(guān)系 沒有相關(guān)關(guān)系 決定點(diǎn)r值 r 接近 1 r 接近 +1(+) 正的相關(guān)關(guān)系(?) 負(fù)的相關(guān)關(guān)系接近 0時(shí)幾乎沒有相關(guān)關(guān)系相關(guān)性的分類弱的正相關(guān) 弱的負(fù)相關(guān) 強(qiáng)的正相關(guān) 強(qiáng)的負(fù)相關(guān) 其它關(guān)系沒有相關(guān)關(guān)系相關(guān)關(guān)系圖示相關(guān)性的判斷原則跟樣本容量有很大的關(guān)系216。 如果樣本容量大于 9，相關(guān)系數(shù)達(dá)到 ，我們就認(rèn)為兩個(gè)變量之間確實(shí)存在相關(guān)性；216。 如果樣本容量大于 15，相關(guān)系數(shù)達(dá)到 ，我們就認(rèn)為兩個(gè)變量之間確實(shí)存在相關(guān)性；216。 如果樣本容量大于 25，相關(guān)系數(shù)達(dá)到 ，我們就認(rèn)為兩個(gè)變量之間確實(shí)存在相關(guān)性。相關(guān)性的判斷基準(zhǔn)事例分析利用 A－ 03－銷售能力 分析銷售人員銷售額與其銷售經(jīng)驗(yàn)等因素之間的關(guān)系統(tǒng)計(jì) 基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)量 相關(guān)相關(guān)的濫用與誤用q 即使證明 Y與 X間具有相關(guān)關(guān)系，也并不意味著 Y的變動(dòng)一定是 X的變動(dòng)引起的，即兩個(gè)變量間有相關(guān)關(guān)系并不意味著必然有因果關(guān)系 ,可能存在引起 X與 Y同時(shí)變動(dòng)的第 3個(gè)隱藏變量。 要想真正了解變量之間的因果關(guān)系，有必要進(jìn)行試驗(yàn)設(shè)計(jì)分析。q 相關(guān)分析主要考察兩個(gè)變量之間是否存在 線性 的相關(guān)關(guān)系。相關(guān)系數(shù)接近 “ 0” 表示兩個(gè)變量間直線關(guān)系弱，并不意味著兩個(gè)變量間沒有關(guān)系。散點(diǎn)圖 ——Scatter plot利用 A－ 03－銷售能力 畫出散點(diǎn)圖，以便直觀判斷銷售經(jīng)驗(yàn)與銷售額之間的關(guān)系q主要用于評(píng)價(jià) 兩因素間 的相互關(guān)系，在視覺上判斷因素之間的關(guān)系q兩因素的數(shù)據(jù)分布的密集度及相關(guān)性圖形 散點(diǎn)圖 散點(diǎn)圖 ——Scatter plot圖形 散點(diǎn)圖 點(diǎn)擊點(diǎn)擊從視覺上可以看出，銷售額與銷售經(jīng)驗(yàn)之間有較密切的正相關(guān)關(guān)系，即銷售經(jīng)驗(yàn)越多，其銷售額越高。散點(diǎn)圖 ——Scatter plot邊際圖 ——Marginal plot圖形 邊際圖q從視覺 可以知道 兩個(gè)因素 之間關(guān)系q直方圖和相關(guān)圖同時(shí)出現(xiàn)在視覺上，更容易知道分布的傾向利用 A－ 03－銷售能力 對(duì)銷售額與資歷的關(guān)系進(jìn)行圖表分析邊際圖 ——Marginal plot圖形 邊際圖點(diǎn)擊點(diǎn)擊確認(rèn)銷售額與資歷的關(guān)系，在這個(gè)圖上即可以看出兩因素間的關(guān)系，也可以了解單個(gè)變量的分布。邊際圖 ——Marginal plot運(yùn)用邊際圖在散點(diǎn)圖里畫出直方圖矩陣圖 ——Matrix plotq 應(yīng)用于比較 多個(gè)因素 間的相互關(guān)系q 與 Scatter Plot相比較更適用于多個(gè)因素一起比較利用 A－ 03－銷售能力 例子對(duì)資歷、年齡、受教育程度、銷售經(jīng)驗(yàn)之間的關(guān)系進(jìn)行 Matrix plot分析 圖形 矩陣圖矩陣圖 ——Matrix plot圖形 矩陣圖點(diǎn)擊點(diǎn)擊利用矩陣圖可以在圖表里看出全部因素間的關(guān)系銷售經(jīng)驗(yàn)、資歷與消費(fèi)之間均有很強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，而受教育程度和年齡則與銷售額之間沒有顯著的相關(guān)關(guān)系矩陣圖 ——Matrix plot時(shí)間序列圖 ——Time Series plotq 隨時(shí)間的變化對(duì)觀測(cè)值進(jìn)行推測(cè)及排列，主要使用 Time series plot進(jìn)行分析圖形 時(shí)間序列圖時(shí)間序列圖 分析是對(duì)未來數(shù)據(jù)的傾向或周期的一種分析方法受時(shí)間影響的數(shù)據(jù)叫 Time Series數(shù)據(jù)，先畫出圖表，掌握大概的 Time Series數(shù)據(jù)形態(tài)后，對(duì)受時(shí)間變化影響較大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析收集 Time Series資料設(shè)定統(tǒng)計(jì)模型未來成果時(shí)間序列數(shù)據(jù)的形態(tài)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的各種類型tyt 偶然變動(dòng) (Random Variation)平均在一定水準(zhǔn)時(shí)，只顯示偶然變動(dòng)的變化tyt隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù) ,反復(fù)于一定的周期季節(jié)變動(dòng) (Seasonal Variation)tyt顯示出數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化
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