Як пройти регресійний аналіз у мінітабі 18

"Ми віримо в Бога. Усі інші повинні приносити дані ". —W. Едвард Демінг. Рядок вище представляє лінію регресії.

Створено Джошуа Кроудер

Чому ми використовуємо регресійний аналіз

Коли ви подивитесь на графік розкиду, створений шляхом побудови точок з двох різних осей, ви виявите, що змінні зворотно пов'язані, безпосередньо пов'язані або взагалі не мають відношення.

• Безпосередньо пов’язані: Якщо лінія, яку ви проводите для оцінки регресії, здається, рухається з лівого до правого верхнього кута діаграми розсіювання, дані називаються безпосередньо пов’язаними.
• Інверсно пов'язані: дані зворотно пов'язані, якщо вони рухаються з лівого в нижній правий кут.
• Відсутність взаємозв’язків: коли графіки даних розподіляються рівномірно, без явного вказівки, зв’язку немає.

Дотримуйтесь цього підручника

Приємно мати швидкий огляд графіку розсіювання, але зв’язок між змінними можна більш точно визначити за допомогою регресійного аналізу. У цьому посібнику буде створено розсіяний графік із лінією регресії. Щоб продовжити цей урок, завантажте цей файл Minitab. Крім того, якщо у вас немає останньої версії Minitab, ви можете завантажити безкоштовну пробну версію для нової версії тут.

Завершення регресу вручну може бути досить нудним. На щастя, у нас є таке програмне забезпечення, як Minitab та Microsoft Excel для обчислення проблем, пов’язаних з регресією.

Додайте дані до Minitab

Щоб додати дані до Minitab, дані потрібно ввести або вставити в програму з електронної таблиці. Дані повинні надходити у формі X та Y окремо, щоб мати можливість завершити аналіз.

Єдиними даними змінних, які використовуються для графіку розсіяного графіку або регресійного аналізу, є залежні та незалежні змінні X та Y.

Створено Джошуа Кроудер

Налаштуйте розсіяний сюжет з регресією

Перший графік, який нам потрібно створити для регресійного аналізу, - це графік розсіяного графіку.

1. Щоб налаштувати цей графік, натисніть Графік, а потім Розсіяний графік.
2. Коли з’явиться вікно розсіяного діаграми, встановіть прапорець із написом "З регресією" та натисніть OK.
3. Коли з’явиться розсіяний графік із вікном регресії, поставте курсор у перший рядок вікна осі Y, а потім двічі клацніть на змінну Y ліворуч.
4. Далі двічі клацніть на змінну X, і вона заповнить розділ X.
5. Якщо ти не створиш заголовок, з’явиться ім’я за замовчуванням, тож я збираюся створити власний заголовок, натиснувши на «Мітки». Потім клацніть у текстовому полі заголовка та введіть "Графік розсіяних графіків проданих автомобілів проти телевізійних оголошень" і натисніть кнопку OK.
6. Натисніть кнопку OK ще раз, і з’явиться діаграма розсіювання з регресією.

Клацніть графік табуляції та виберіть Розсіяний графік.

Створено Джошуа Кроудер

Виберіть З регресією.

Створено Джошуа Кроудер

Додайте змінні.

Створено Джошуа Кроудер

Налаштуйте модель регресії Fit

1. Щоб налаштувати додаткові графіки регресії, спочатку натисніть Дані, потім натисніть Регресія, потім Регресія, а потім Підберіть модель регресії.
2. Тепер ви повинні помістити курсор у розділ "Відповіді" та клацнути на заголовку автомобілів, що продаються (змінна Y) зліва. Клацніть у розділі "Безперервні прогнози", а потім натисніть на заголовок телевізійної реклами (змінна X). Знайдіть кнопку зберігання та натисніть на неї.
3. З прапорців встановіть відповідність, стандартизовані залишки та коефіцієнти. Клацніть Добре.
4. Є ще одне завдання, яке дозволить нам показати кілька залишкових графіків. Клацніть на Графіки регресії та виберіть опцію "Чотири в одному". Тепер натисніть Добре. Потім знову натисніть кнопку OK.

Клацніть Дані, Регресія, Регресія, Відповідна модель регресії.

Створено Джошуа Кроудер

Додайте змінні.

Створено Джошуа Кроудер

Розсіяний графік, залишкові графіки та вихідні дані регресії

Діаграма розкиду показує нам, що кількість проданих автомобілів безпосередньо залежить від кількості реклами на ТБ. Це можна помітно побачити, не маючи відображення регресії на графіку. Графіки залишків графічно відображають різницю між спостережуваним значенням залежної змінної ( y ) та передбачуваним значенням (x). І нарешті, вихідні дані показують чисельний аналіз дисперсії.

Розсіяний сюжет.

Створено Джошуа Кроудер

Залишкові ділянки.

Створено Джошуа Кроудер

Вихід регресії.

Створено Джошуа Кроудер

Список літератури

Боєр, К. та Верма, Р. (2010). Операції та управління ланцюгами поставок у 21 столітті . Мейсон, Огайо: Південно-західний.

Пов’язані статті

Як розрахувати можливості процесу в Minitab 18

Як створити P-діаграму в Minitab 18

Як створити діаграму Парето в Minitab 18

Як створити діаграму Xbar-R в Minitab

© 2018 Джошуа Кроудер