minitab的多元回归分析

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1、多元回归多变量之间的相关系数多重共线性最佳子集异常观测值Logistic回归(了解)6σ改进程序ó确认小组目标，确认业务机会ó确定可能的根本原因ó主动确认根本原因ó提出控制计划/SOPó定义目前状态ó利用收集的静态数据寻找因果ó决定最优方案ó监测性能ó收集并陈列基础数据关系ó文书将来的过程ó提出通讯计划ó确认并定义关键需求ó研究可能的根本原因ó估计财务收益ó确定并提出替代及标准机会目标ó决定过程能力ó阐明问题陈述ó提出执行计划ó提出项目停止计划ó缩小潜在的KPIV’só研究附加机会óKPOV’só确认根本原因ó提出潜在

2、的解决方法阶段测量测量分析分析改进改进控制控制ó过程图ó绘图工具/技巧ó复合回归óCUSUM控制图óSIPOCó抽样策略ó单向方差分析óEWMA控制图ó提出建议ó概率ó双向方差分析ó过程控制计划ó名义Nominal分组技巧ó假设检验ó全因素实验ó执行计划ó关系图ó简单回归ó部分因素实验ó通讯计划ó帕雷托图ó变异成分ó对表面设计的反应óPoka-Yokeó因果图ó多变量图ó财务基础ó5Só因果矩阵óFMEAó过程绘图óKaizenó检验单ó过程绘制óFMEA可能的工具ó运行图ó复合主观评价ó过程能力ó控制图óKappa/

3、ICCó绘图工具/技巧ó量具R&Ró过程执行能力óQFD多元回归-2学习目标¨显示多变量之间的相关性¢实例#1:银的沉淀过程¨理解并识别多重共线性¨理解最佳子集¨检查异常观测值¢实例#2:热能¨介绍Logistic回归多元回归-3从中学到什么?¨对多个预测因变量(X),能够确定预测结果(Y)之值.多元回归-4多元回归¨在简单线性回归中,我们有:X3¢Y=B0+B1X+EX5X1¨在多元线性回归中,我们有:X4YX2¢Y=B0+B1X1+B2X2+B3X3+E¨我们希望识别出哪一个预测变量X(如果有的话)有助于预测Y多元

4、回归-5实例:生产工厂¨化学工程师研究在大量生产接触开关中需要用到银的量.虽然仅少量的银沉淀在开关上,大量的银将经过一个多重步骤而被浪费掉.他收集好数据,并将建立一个预测模型.....一个黑带建议运用多元回归¨变量如下所示(步骤1)¢X1=漂洗室的平均温度(温度:C)¢X2=通过生产线“上”银的卷轴速度(英寸/分钟)¢X3=银沉淀的厚度(埃)¢X4=消耗掉的水(加仑/天)¢Y=消耗的总银量(磅/天)Source:AppliedRegressionAnalysis,DraperandSmith多元回归-6步骤2:把数据形

5、象化!数据档:ProductionPlant.mtw选择tGraph>MatrixPlot多元回归-7步骤2:把数据形象化!观察变量之间的相关性...见下一页的多重散点图!多元回归-8相关关系表H20Temp.(C)11.825Speed(in/min)9.67513.6Thick.ofAg13.0165.198Water(gal/day)相应值相应值YY151.51320.9075AmtofAg19.80253255.0.6387172331950.6.811.5.1.4.29115641565611多元回归-9相关

6、关系表某些因变量与结果之间似乎存在某些关系H20Temp.(C)下一步下一步::11.825Speed(in/min)确定对预测模型确定对预测模型9.675无显著影响的变量无显著影响的变量13.6Thick.ofAg13.0165.198Water(gal/day)151.51320.9075AmtofAg19.80253255.0.6387172331950.6.811.5.1.4.29115641565611多元回归-10步骤3:把变量之间的相关关系数量化选择Stat>BasicStatistics>Correla

7、tion我们看一下我们看一下相关关系矩阵相关关系矩阵多元回归-11相关关系矩阵估计解释变量之间的相关系数...多元回归-12相关关系矩阵Minitab对话窗的相关关系矩阵:H20TempSpeedThickWaterSpeed0.0340.897顶部数字顶部数字:(Pearson):(Pearson)相相关系数关系数Thick.0.0760.9530.7720.000底部数字底部数字:P-:P-值值Water0.4250.4690.5210.0890.0570.032Amtof0.1560.7890.8020.742A

8、g0.5490.0000.0000.001相关系数大于相关系数大于.5-.7.5-.7是问题的信号是问题的信号..我们将在后边了解原因我们将在后边了解原因多元回归-13步骤4:寻找回归方程式...选择:Stat>Regression>Regression多元回归-14步骤4:寻找回归方程式...多元回归-15回归方程式Minita