《相关及回归分析》PPT课件

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1、相关及回归分析MeasureDefineAnalyzeImproveControl方法论Analyze概要DATA收集计划Graph分析假设检定概要平均的检定分散的检定比率的检定相关及回归分析相关及回归分析学习目标理解相关、回归分析的概念及用语。理解相关、回归分析的使用目的。理解利用Minitab的相关分析方法。理解利用Minitab的回归分析方法。定义相关分析(CorrelationAnalysis):是把计量型输出变量和计量型输入变量之间相关程度，利用相关常数(r)“数量化”的技法。回归分析(RegressionAnalysis):导

2、出输入变量X和输出变量Y的函数关系，预测输出变量的统计性分析技法。回归式(RegressionEquation):为预测对应的输出值，利用输入值的预测方程式。8765432106050403020100-10-20KNOB-1OUT-195%PI95%CIRegressionR-Squared=0.941Y=-10.3333+7.75XRegressionPlot为什么使用这样的工具?所有可能的Xs概率高的Xs不防碍工程进行，对工程有意义的DATA收集可能。进行DOE时跟加人为的变化比较相关关系是提供Graph分析，输入变量和输出变量的相

3、关性计量化而确认。回归分析使用于为了管理输入变量的预测式导出。回归分析能显示输入变量和输出变量之间的因果关系，所以能决定潜在Xs是否为VitalFewXs.散点图(ScatterDiagram)相关分析(CorrelationAnalysis)在统计学中最有兴趣的问题中的一个——变量间相关性分析的方法，通过散点图和相关常数能分析。例)智能指数和学业成绩、吸咽量和肺癌的发生率、身高和体重、工程温度和制品强度、运动量和肺活量间的关系、所得和消费支出。相关分析的第一阶段，把相互对应的资料用作表平面上的点来表示的Graph,能大概确认两个变量

4、之间的关系。相关分析制品强度(Y)工程温度(X)相关常数(CorrelationCoefficient)定量表示两个变量之间线形关系的指标，并不表示函数关系。一般用表示，其范围是11.一般不可知道的正确值，因此使用从Sample中推定的值r。相关常数(CorrelationCoefficient)的性质r值(+)时阳的相关关系()时阴的相关关系接近于0时，没有相关关系。接近于-1或1时有强的相关关系。相关分析散点图和相关关系强的阳的相关关系弱的阳的相关关系中间程度的阳的相关关系

5、强的阴的相关关系弱的阴的相关关系中间程度的阴的相关关系相关分析相关常数的乱用和误用检

6、定两个变量之间存在相关关系，并不是一个变量成为另一个变量的原因。可能会藏在对两个变量都有影响的第三变量。即，两个变量之间存在相关关系的结论，并不是一个变量成为另一个变量的原因。相关关系并不一定意味着因果关系!通过下例观察散点图和相关分析。广告费(10万)销售额(100万)广告费(10万)销售额(100万)4912238206189221025815610717920下面是表示某公司的广告费用和销售额之间关系的资料。求这公司的广告费和销售额的相关常数。例题1相关分析Step1Worksheet里输入DATA(Correlation.mtw)

7、Step2Graph>Plot通过Plot作成散点图的结果，预测是阳的相关关系。(Y栏里C2,X栏里输入C1)相关分析Step3Stat>BasicStatistics>CorrelationStep4Session结果确认选择两个变量列相关常数是0.853有阳的相关关系，p值为0.002小于留意水准0.05，所以广告费和销售额的相关关系是有影响的。相关常数p值相关分析回归分析(RegressionAnalysis)为了查明变量之间函数的相关性而假定某数学Model，从已测定变量的Data中推定其Model的统计性分析方法。根据这样的函

8、数Model,从一个变量的变化能预测另一个变量的变化例)父亲和儿子的身高关系工程温度影响的制品强度输出变量:欲预测的变量，受输入变量影响的变量。输入变量:影响输出变量的变量。输入变量和输出变