Cum se finalizează o analiză de regresie în minitab 18

„În Dumnezeu avem încredere. Toți ceilalți trebuie să aducă date. ” —W. Edward Deming. Linia de mai sus reprezintă o linie de regresie.

Creat de Joshua Crowder

De ce folosim analiza de regresie

Când priviți un grafic de grafic de împrăștiere creat prin trasarea punctelor din două axe diferite, veți descoperi că variabilele sunt legate invers, direct legate sau nu prezintă nicio relație.

• În legătură directă: dacă linia pe care o trageți pentru a estima regresia pare să se deplaseze de la stânga la colțul din dreapta sus al graficului scatter, se spune că datele sunt direct legate.
• În legătură inversă : datele sunt invers legate dacă se deplasează de la stânga la colțul din dreapta jos.
• Fără relație: atunci când graficele de date sunt distribuite uniform fără direcție aparentă, nu există nicio relație.

Urmați împreună cu acest tutorial

Este frumos să aveți o vizualizare rapidă a graficului scatter, dar o relație între variabile poate fi determinată mai precis prin analiza de regresie. În acest tutorial, va fi creat un grafic împrăștiat cu o linie de regresie. Pentru a urma împreună cu această lecție, descărcați acest fișier Minitab. De asemenea, dacă nu aveți cea mai recentă versiune de Minitab, puteți descărca o versiune de încercare gratuită pentru noua versiune aici.

Finalizarea regresiei manual poate fi destul de obositoare. Din fericire, avem programe precum Minitab și Microsoft Excel pentru a calcula problemele asociate cu regresia.

Adăugați date în Minitab

Pentru a adăuga date la Minitab, datele trebuie introduse sau lipite în program dintr-o foaie de calcul. Datele ar trebui să vină sub formă de X și Y separat pentru a putea finaliza o analiză.

Singurele date variabile utilizate pentru graficul grafic împrăștiat sau analiza de regresie sunt variabilele dependente și independente X și Y.

Creat de Joshua Crowder

Configurați un complot Scatter cu o regresie

Primul grafic pe care trebuie să îl prezentăm pentru o analiză de regresie este un grafic de grafic împrăștiat.

1. Pentru a configura acest grafic, faceți clic pe Grafic, apoi pe Scatterplot.
2. Când apare fereastra scatterplot, selectați caseta etichetată „Cu regresie” și faceți clic pe OK.
3. Când apare graficul împrăștiat cu fereastră de regresie, puneți cursorul în primul rând al casetei axei Y, apoi faceți dublu clic pe variabila Y din stânga.
4. Apoi, faceți dublu clic pe variabila X și va popula secțiunea X.
5. Va apărea un nume implicit dacă nu creați un titlu, așa că voi crea propriul meu titlu făcând clic pe „Etichete”. Apoi faceți clic în caseta de text a titlului și tastați „Scatter Plot Graph of Cars Sold VS. TV Ads” și faceți clic pe OK.
6. Faceți clic din nou pe butonul OK și va apărea diagrama de diagramă de dispersie cu regresie.

Faceți clic pe tabul grafic și selectați Scattered Plot.

Creat de Joshua Crowder

Selectați cu regresie.

Creat de Joshua Crowder

Adăugați variabile.

Creat de Joshua Crowder

Configurați modelul de regresie Fit

1. Pentru a configura graficele de regresie suplimentare, faceți clic mai întâi pe Date, apoi faceți clic pe Regresie, apoi pe Regresie, apoi pe Se potrivește modelului de regresie.
2. Acum trebuie să plasați cursorul în secțiunea „Răspunsuri” și să faceți clic pe antetul mașinilor vândute (variabila Y) din stânga. Faceți clic în secțiunea „predictori continui”, apoi faceți clic pe antetul TV Ads (variabilă X). Găsiți butonul de stocare și faceți clic pe el.
3. Din casetele de selectare, selectați Potriviți, reziduuri standardizate și Coeficienți. Faceți clic pe Bine.
4. Există încă o sarcină care ne va permite să afișăm mai multe grafice reziduale. Faceți clic pe Grafice de regresie și alegeți opțiunea „Patru într-unul”. Acum faceți clic pe Bine. Apoi faceți clic din nou pe OK.

Faceți clic pe Date, regresie, regresie, se potrivește modelului de regresie.

Creat de Joshua Crowder

Adăugați variabile.

Creat de Joshua Crowder

Diagramă împrăștiată, diagrame reziduale și date de ieșire de regresie

Terenul de dispersie ne arată că numărul de mașini vândute este direct legat de cantitatea de publicitate TV. Acest lucru poate fi văzut vizibil fără a avea afișajul de regresie în grafic. Graficele reziduale afișează grafic diferența dintre valoarea observată a variabilei dependente ( y ) și valoarea prezisă (x). Și, în cele din urmă, datele de ieșire arată o analiză numerică a varianței.

Complot împrăștiat.

Creat de Joshua Crowder

Parcele reziduale.

Creat de Joshua Crowder

Ieșire de regresie.

Creat de Joshua Crowder

Referințe

Boyer, K. și Verma, R. (2010). Managementul operațiunilor și lanțului de aprovizionare pentru secolul 21 . Mason, OH: Sud-Vest.

Articole similare

Cum se calculează capacitatea procesului în Minitab 18

Cum să creați o diagramă P în Minitab 18

Cum să creați o diagramă Pareto în Minitab 18

Cum se creează un grafic Xbar-R în Minitab

© 2018 Joshua Crowder