Как выполнить регрессионный анализ в minitab 18

"На Бога уповаем. Все остальные должны приносить данные ». —W. Эдвард Деминг. Линия выше представляет собой линию регрессии.

Создано Джошуа Краудером

Почему мы используем регрессионный анализ

Когда вы посмотрите на график точечной диаграммы, созданный путем нанесения точек на две разные оси, вы обнаружите, что переменные обратно связаны, напрямую связаны или не показывают никакой связи вообще.

• Непосредственно связанные: если линия, которую вы рисуете для оценки регрессии, кажется, движется из левого в правый верхний угол диаграммы рассеяния, данные считаются напрямую связанными.
• Обратная связь: данные обратно связаны, если они перемещаются из левого в правый нижний угол.
• Нет взаимосвязи: когда графики данных распределены равномерно без видимого направления, взаимосвязи нет.

Следуйте вместе с этим руководством

Приятно иметь быстрый просмотр графика рассеяния, но взаимосвязь между переменными можно более точно определить с помощью регрессионного анализа. В этом уроке будет создан рассеянный график с линией регрессии. Чтобы продолжить этот урок, загрузите этот файл Minitab. Кроме того, если у вас нет последней версии Minitab, вы можете скачать бесплатную пробную версию для новой версии здесь.

Завершение регрессии вручную может быть довольно утомительным. К счастью, у нас есть такие программы, как Minitab и Microsoft Excel, для расчета проблем, связанных с регрессией.

Добавить данные в Minitab

Чтобы добавить данные в Minitab, данные должны быть введены или вставлены в программу из электронной таблицы. Данные должны поступать в форме X и Y отдельно, чтобы можно было провести анализ.

Единственными переменными данными, используемыми для разбросанного графика или регрессионного анализа, являются зависимые и независимые переменные X и Y.

Создано Джошуа Краудером

Настройка точечной диаграммы с регрессией

Первый график, который нам нужно вывести для регрессионного анализа, - это разбросанный график.

1. Чтобы настроить этот график, нажмите «График», затем «Диаграмма рассеяния».
2. Когда появится окно диаграммы рассеяния, установите флажок «С регрессией» и нажмите OK.
3. Когда появится точечный график с окном регрессии, поместите курсор в первую строку поля оси Y, затем дважды щелкните по переменной Y слева.
4. Затем дважды щелкните по переменной X, и она заполнит раздел X.
5. Имя по умолчанию появится, если вы не создадите заголовок, поэтому я собираюсь создать свой собственный заголовок, нажав на «Ярлыки». Затем щелкните текстовое поле заголовка и введите «Точечная диаграмма проданных автомобилей по сравнению с телеобъявлениями» и нажмите кнопку «ОК».
6. Нажмите кнопку ОК еще раз, и появится диаграмма рассеяния с регрессией.

Щелкните вкладку графика и выберите пункт Scattered Plot.

Создано Джошуа Краудером

Выберите с регрессией.

Создано Джошуа Краудером

Добавьте переменные.

Создано Джошуа Краудером

Настройка модели регрессии Fit

1. Чтобы настроить дополнительные графики регрессии, сначала нажмите «Данные», затем нажмите «Регрессия», затем «Регрессия», затем «Подобрать модель регрессии».
2. Теперь вы должны поместить курсор в раздел «Ответы» и нажать на заголовок проданных автомобилей (переменная Y) слева. Щелкните раздел «Непрерывные предикторы», а затем щелкните заголовок телеобъявлений (переменная X). Найдите кнопку хранилища и нажмите на нее.
3. Из флажков выберите Подгонки, Стандартизированные остатки и Коэффициенты. Щелкните ОК.
4. Есть еще одна задача, которая позволит нам показать несколько остаточных графов. Щелкните «Графики регрессии» и выберите вариант «Четыре в одном». Теперь нажмите ОК. Затем снова нажмите ОК.

Щелкните Данные, Регрессия, Регрессия, Подгонка модели регрессии.

Создано Джошуа Краудером

Добавьте переменные.

Создано Джошуа Краудером

Разбросанный график, графики остатков и выходные данные регрессии

График разброса показывает, что количество проданных автомобилей напрямую связано с количеством телерекламы. Это можно увидеть без отображения регрессии на графике. Графики остатков графически отображают разницу между наблюдаемым значением зависимой переменной ( y ) и предсказанным значением (x). И, наконец, выходные данные показывают численный анализ дисперсии.

Разрозненный сюжет.

Создано Джошуа Краудером

Остаточные участки.

Создано Джошуа Краудером

Вывод регрессии.

Создано Джошуа Краудером

использованная литература

Бойер, К. и Верма, Р. (2010). Управление операциями и цепочками поставок в 21 веке . Мейсон, Огайо: Юго-запад.

Статьи по Теме

Как рассчитать возможности процесса в Minitab 18

Как создать P-диаграмму в Minitab 18

Как создать диаграмму Парето в Minitab 18

Как создать диаграмму Xbar-R в Minitab

© 2018 Джошуа Краудер