sigma培训资料课件.ppt

可以大致推测两个变量的关系在一条直线上。 1 0 2 0 3 0 4 0 5 0 6 0 7 0 8 0 2 0 7 0 1 2 0 lot size man-hour 点击 OK 运用Minitab进行回归分析 回归分析(Regression) 第六十三页，共七十三页。 ·为了判断方程式恰当与否而使用 · 键入独立变量 · 选择Fit/Residual保存数据 Stat Regression Regression... 运用 Minitab 进行回归分析 回归分析(Regression) 第六十四页，共七十三页。 运用Minitab进行回归分析 回归分析(Regression) FITS是从因素各个测定数据计算回归方程式时的实测值，“Y”的推测值是 man-hour = 4.71 + 1.48 lot size Residual(残差)的 error标示是 实际反应值上，把预想的反应值从各测定值上减掉的值，上面例题值是 C4 = C2 - C3 点击 OK 第六十五页，共七十三页。 Residual Fit or Time 按时间序列估计为等分散的情况 估计是独立的或可能不是直线关系的曲线形态 其它变量也要一起考虑的情况 回归方程式的残差(Residual)是什么？ 残差(Residual) Plot是回归模式是否适当，进行检查的分析工具 · 残差(Residual)的平均值始终是“0” · 残差(Residual)具有正态分布(Normal Distribution) · 残差(Residual)应是随机分布 (即,不能有什么样的倾向) 残差分布形态 回归分析(Regression) Residual Residual 第六十六页，共七十三页。 · 为了检验残差的正规性 Histogram of residuals Normal plot of residual 残差(Residual)分析(正规性) Stat Regression Regression... 回归分析(Regression) 第六十七页，共七十三页。 - 6 - 4 - 2 0 2 4 6 0 1 2 3 Residual - 5 0 5 - 1 0 1 N o r m a l S c o r e R e s i d u a l N o r m a l P r o b a b i l i t y P l o t o f t h e R e s i d u a l s ( r e s p o n s e i s m a n - h o u r ) 回归分析(Regression) 可以对残差是否为正态分布进行检查 或Stat Besic Stactistic Normality Test Variable : Resi 1, Value = 0.269上看出是正规性 · 可以看出该直方图不是正态分布 点击 OK Histogram of the Residuals (response is man-hour) Frequency 第六十八页，共七十三页。 · 选择Residuals versus fits 后点击OK 2 0 7 0 1 2 0 - 5 0 5 F i t t e d V a l u e R e s i d u a l R e s i d u a l s V e r s u s t h e F i t t e d V a l u e s ( r e s p o n s e i s m a n - h o u r ) 残差(Residual)分析(散点图) Stat Regression Regression... 回归分析(Regression) · 残差的值上下的平均值应为“0” · 数据是随机分布 · 因此残差是正规性的 第六十九页，共七十三页。 a Regression Analysis The regression equation is man-hour = 4.71 + 1.48 lot size Predictor Coef StDev T P Constant 4.712 3.242 1.45 0.184 lot size 1.48018 0.06408 23.10 0.000 S = 4.270 R-Sq = 98.5% R-Sq(adj) = 98.3% Analysis of Variance