Tartalomjegyzék:
- Miért használjuk a regressziós elemzést?
- Kövesse ezt az oktatóanyagot
- Adatok hozzáadása a Minitab-hoz
- Regressziós scatter diagram beállítása
- Állítsa be a Fit regressziós modellt
- Szétszórt ábrák, maradék ábrák és regressziós kimeneti adatok
- Hivatkozások
- kapcsolódó cikkek
"Istenben bízunk. Minden másnak adatokat kell hoznia. ” - W. Edward Deming. A fenti vonal egy regressziós vonalat képvisel.
Készítette: Joshua Crowder
Miért használjuk a regressziós elemzést?
Ha megnéz egy scatter plot gráfot, amelyet két különböző tengely pontjainak ábrázolásával hoztak létre, akkor azt tapasztalja, hogy a változók fordítottan, közvetlenül kapcsolódnak, vagy egyáltalán nem mutatnak összefüggést.
- Közvetlenül kapcsolódó: Ha úgy tűnik, hogy a regresszió becsléséhez felhúzott vonal a szóródiagram balról a jobb felső sarkába mozog, akkor az adatok állítólag közvetlenül kapcsolódnak egymáshoz.
- Fordítottan kapcsolódó: Az adatok fordítottan kapcsolódnak, ha balról a jobb alsó sarokba mozognak.
- Nincs kapcsolat: Ha az adatdiagramok látszólagos irány nélkül egyenletesen oszlanak el, nincs kapcsolat.
Kövesse ezt az oktatóanyagot
Örülök, hogy gyorsan áttekinthetjük a szórásdiagramot, de a változók közötti kapcsolat pontosabban meghatározható regresszióanalízissel. Ebben az oktatóanyagban egy szétszórt diagram regressziós vonallal jön létre. A lecke folytatásához töltse le ezt a Minitab fájlt. Továbbá, ha még nem rendelkezik a Minitab legújabb verziójával, itt letöltheti az új verzió ingyenes próbaverzióját.
A regresszió kézi befejezése meglehetősen unalmas lehet. Szerencsére van olyan szoftverünk, mint a Minitab és a Microsoft Excel a regresszióval kapcsolatos problémák kiszámításához.
Adatok hozzáadása a Minitab-hoz
Adatok hozzáadásához a Minitab-hoz az adatokat táblázatból kell beírni vagy beilleszteni a programba. Az adatoknak X és Y formában külön-külön kell megjelenniük, hogy elemzést tudjanak teljesíteni.
A szórt grafikon vagy regresszióanalízis során csak az X és Y függő és független változók használhatók változó adatok.
Készítette: Joshua Crowder
Regressziós scatter diagram beállítása
Az első gráf, amelyet fel kell vinnünk egy regresszióanalízishez, egy szétszórt grafikon.
- A grafikon beállításához kattintson a Graph, majd a Scatterplot elemre.
- Amikor a scatterplot ablak megjelenik, jelölje be a "Regresszióval" feliratú négyzetet, és kattintson az OK gombra.
- Amikor megjelenik a regressziós ablakkal rendelkező szórt diagram, helyezze a kurzort az Y-tengely mező első sorába, majd kattintson duplán az Y változóra balra.
- Ezután kattintson duplán az X változóra, és ez feltölti az X szakaszt.
- Ha nem hoz létre címet, megjelenik egy alapértelmezett név, ezért a "Címkék" gombra kattintva saját címet fogok létrehozni. Ezután kattintson a cím szövegmezőbe, írja be a "VS. TV-hirdetések értékesített autók szétszórt diagramja" elemet, majd kattintson az OK gombra.
- Kattintson ismét az OK gombra, és megjelenik a regressziós scatter plot diagram.
Kattintson a füldiagramra, és válassza a Szórt ábrázolás lehetőséget.
Készítette: Joshua Crowder
Válassza a Regresszióval lehetőséget.
Készítette: Joshua Crowder
Változók hozzáadása.
Készítette: Joshua Crowder
Állítsa be a Fit regressziós modellt
- További regressziós grafikonok beállításához először kattintson az Adatok, majd a Regresszió, majd a Regresszió, majd a Regressziós modell illesztése elemre.
- Most helyezze a kurzort a "Válaszok" szakaszba, és kattintson az eladott autók fejlécére (Y változó) balra. Kattintson a "Folyamatos előrejelzők" szakaszra, majd kattintson a TV-hirdetések fejlécére (X változó). Keresse meg a tárolás gombot, és kattintson rá.
- A jelölőnégyzetekből válassza az Illeszkedés, a Standardizált maradványok és az Együtthatók lehetőséget. Kattintson az OK gombra.
- Van még egy feladat, amely lehetővé teszi számunkra, hogy több maradék grafikont jelenítsünk meg. Kattintson a regressziós grafikonokra, és válassza a "Négy egyben" lehetőséget. Most kattintson az Oké gombra. Ezután kattintson ismét az OK gombra.
Kattintson az Adatok, a regresszió, a regresszió, a regressziós modell illesztése elemre.
Készítette: Joshua Crowder
Változók hozzáadása.
Készítette: Joshua Crowder
Szétszórt ábrák, maradék ábrák és regressziós kimeneti adatok
A szórványtáblázat megmutatja nekünk, hogy az eladott autók száma közvetlenül függ a tévé reklámozásának mennyiségétől. Ez jól látható anélkül, hogy a regressziós kijelző megjelenne a grafikonon. A maradék ábrák grafikusan mutatják a különbséget a függő változó ( y ) és a megjósolt érték (x) megfigyelt értéke között. Végül a kimeneti adatok a variancia numerikus elemzését mutatják.
Szétszórt cselekmény.
Készítette: Joshua Crowder
Maradék telkek.
Készítette: Joshua Crowder
Regressziós kimenet.
Készítette: Joshua Crowder
Hivatkozások
Boyer, K. és Verma, R. (2010). Műveletek és ellátási lánc menedzsment a 21. században . Mason, OH: Délnyugati.
kapcsolódó cikkek
Hogyan számoljuk ki a Minitab 18 folyamatképességét
Hogyan készítsünk P-diagramot a Minitab 18-ban
Pareto-diagram létrehozása a Minitab 18-ban
Xbar-R diagram létrehozása a Minitab-ban
© 2018 Joshua Crowder