Jak przeprowadzić analizę regresji w minitabie 18

„W Bogu ufamy. Wszyscy inni muszą przynosić dane. ” —W. Edward Deming. Linia powyżej przedstawia linię regresji.

Stworzone przez: Joshua Crowder

Dlaczego używamy analizy regresji

Kiedy spojrzysz na wykres punktowy utworzony przez wykreślenie kropek z dwóch różnych osi, zauważysz, że zmienne są odwrotnie powiązane, bezpośrednio powiązane lub nie wykazują żadnego związku.

• Bezpośrednio powiązane: Jeśli linia, którą rysujesz w celu oszacowania regresji, wydaje się przesuwać od lewego do prawego górnego rogu wykresu punktowego, mówi się, że dane są bezpośrednio powiązane.
• Odwrotnie powiązane: dane są odwrotnie powiązane, jeśli przesuwają się od lewego do prawego dolnego rogu.
• Brak relacji: gdy wykresy danych są równomiernie rozłożone bez wyraźnego kierunku, nie ma związku.

Postępuj zgodnie z tym samouczkiem

Dobrze jest mieć szybki podgląd wykresu punktowego, ale związek między zmiennymi można dokładniej określić za pomocą analizy regresji. W tym samouczku zostanie utworzony rozproszony wykres z linią regresji. Aby kontynuować tę lekcję, pobierz ten plik Minitab. Ponadto, jeśli nie masz najnowszej wersji programu Minitab, możesz pobrać bezpłatną wersję próbną nowej wersji tutaj.

Ręczne wykonywanie regresji może być dość żmudne. Na szczęście mamy oprogramowanie takie jak Minitab i Microsoft Excel do obliczania problemów związanych z regresją.

Dodaj dane do programu Minitab

Aby dodać dane do programu Minitab, należy je wprowadzić lub wkleić do programu z arkusza kalkulacyjnego. Dane powinny mieć osobno postać X i Y, aby można było przeprowadzić analizę.

Jedynymi zmiennymi wykorzystywanymi do wykresu rozproszonego lub analizy regresji są zmienne zależne i niezależne X i Y.

Stworzone przez: Joshua Crowder

Skonfiguruj wykres punktowy z regresją

Pierwszym wykresem, który musimy przywołać do analizy regresji, jest wykres rozproszony.

1. Aby ustawić ten wykres, kliknij Graph, a następnie Scatterplot.
2. Kiedy pojawi się okno wykresu rozrzutu, zaznacz pole „Z regresją” i kliknij OK.
3. Kiedy pojawi się wykres rozproszony z oknem regresji, umieść kursor w pierwszym wierszu pola osi Y, a następnie kliknij dwukrotnie zmienną Y po lewej stronie.
4. Następnie kliknij dwukrotnie zmienną X, a zapełni ona sekcję X.
5. Jeśli nie utworzysz tytułu, pojawi się domyślna nazwa, więc utworzę własny tytuł, klikając opcję „Etykiety”. Następnie kliknij pole tekstowe tytułu i wpisz „Wykres punktowy sprzedanych samochodów a reklamy telewizyjne” i kliknij OK.
6. Kliknij ponownie przycisk OK, a pojawi się wykres punktowy z regresją.

Kliknij kartę i wybierz Wykres rozproszony.

Stworzone przez: Joshua Crowder

Wybierz opcję Z regresją.

Stworzone przez: Joshua Crowder

Dodaj zmienne.

Stworzone przez: Joshua Crowder

Skonfiguruj model regresji dopasowania

1. Aby ustawić dodatkowe wykresy regresji, najpierw kliknij Dane, następnie Regresja, następnie Regresja, a następnie Dopasuj model regresji.
2. Teraz musisz umieścić kursor w sekcji „Odpowiedzi” i kliknąć nagłówek sprzedanych samochodów (zmienna Y) po lewej stronie. Kliknij sekcję „Ciągłe predykcje”, a następnie kliknij nagłówek Reklamy telewizyjne (zmienna X). Znajdź przycisk przechowywania i kliknij go.
3. Z pól wyboru wybierz Pasowania, Standaryzowane reszty i Współczynniki. Kliknij OK.
4. Jest jeszcze jedno zadanie, które pozwoli nam pokazać wiele wykresów reszt. Kliknij Wykresy regresji i wybierz opcję „Cztery w jednym”. Teraz kliknij OK. Następnie ponownie kliknij OK.

Kliknij Dane, Regresja, Regresja, Dopasuj model regresji.

Stworzone przez: Joshua Crowder

Dodaj zmienne.

Stworzone przez: Joshua Crowder

Wykres rozproszony, wykresy reszt i dane wyjściowe regresji

Z wykresu punktowego wynika, że ​​liczba sprzedanych samochodów jest bezpośrednio związana z ilością reklam telewizyjnych. Można to wyraźnie zobaczyć bez wyświetlania regresji na wykresie. Wykresy reszt przedstawiają graficznie różnicę między obserwowaną wartością zmiennej zależnej ( y ) a wartością przewidywaną (x). I wreszcie dane wyjściowe pokazują numeryczną analizę wariancji.

Rozproszona działka.

Stworzone przez: Joshua Crowder

Pozostałe działki.

Stworzone przez: Joshua Crowder

Dane wyjściowe regresji.

Stworzone przez: Joshua Crowder

Bibliografia

Boyer, K. i Verma, R. (2010). Zarządzanie operacjami i łańcuchem dostaw w XXI wieku . Mason, OH: Południowo-zachodni.

Powiązane artykuły

Jak obliczyć zdolność procesu w programie Minitab 18

Jak utworzyć wykres P w programie Minitab 18

Jak utworzyć wykres Pareto w programie Minitab 18

Jak utworzyć wykres Xbar-R w programie Minitab

© 2018 Joshua Crowder