무료 온라인 과정에서 자세히 알아보십시오.
산업문제 해결을 위한 통계적 사고
상관 관계는 두 변수 간의 선형 연관성을 측정한 것입니다. 이 비디오에서는 Graph Builder, Fit Y by X 및 Multivariate의 세 가지 플랫폼을 사용하여 청소 데이터의 상관 관계를 평가하는 방법을 보여줍니다.
그래프 메뉴 아래의 첫 번째 옵션인 그래프 빌더부터 시작합니다.
밀도 타원을 표시하고 제거 및 OD에 대한 상관 관계를 계산합니다.
Removal을 Y 영역으로 드래그한 다음 OD를 X 영역으로 드래그합니다. 그래프 요소를 밀도 타원으로 변경하려면 타원 아이콘을 클릭합니다. 기본적으로 JMP는 음영 처리된 90% 밀도 타원을 그립니다. 이것은 데이터 값의 약 90%가 떨어질 것으로 예상되는 영역입니다. 관계가 긍정적이고 상대적으로 강하다는 것을 알 수 있습니다.
상관관계를 계산하기 위해 상관관계 박스를 체크합니다. 제거와 OD 사이의 상관관계는 0.917입니다.
제거와 ID 사이의 상관 관계는 무엇입니까? X축의 OD 옆에 있는 ID를 드래그하여 두 변수에 대한 밀도 타원 및 상관 관계를 표시합니다.
Removal과 ID의 상관관계(0.797)도 긍정적이지만 그다지 강하지는 않습니다.
Removal and OD 및 Removal and ID 사이의 관계에 대한 보다 공식적인 분석을 위해 Analyze 메뉴에 있는 Fit Y by X를 사용합니다.
제거를 Y, 반응으로 선택하고 OD 및 ID를 X, 요인으로 선택하고 확인을 클릭합니다.
JMP는 두 변수 쌍에 대한 이변량 산점도를 생성합니다.
밀도 타원은 Bivariate Fit 빨간색 삼각형 아래의 옵션입니다. 두 변수 쌍에 대해 이 옵션을 동시에 요청하기 위해 이 명령을 브로드캐스트할 수 있습니다. 이렇게 하려면 Ctrl 키를 누른 상태에서 Bivariate Fit 빨간색 삼각형에서 Density Ellipse, 0.90을 선택합니다.
JMP는 이변량 정규 타원 윤곽 아래에 다른 통계와 함께 상관 관계를 표시합니다.
마지막으로 많은 변수 쌍 간의 상관 관계를 표시하기 위해 다변량 플랫폼을 사용합니다. 분석 메뉴에서 다변량 방법을 선택한 다음 다변량을 선택합니다.
폭을 통한 제거를 Y, 열로 사용하고 확인을 클릭합니다. JMP는 상관관계 행렬과 산점도 행렬을 표시합니다. Scatterplot Matrix 빨간색에서 밀도 타원을 선택합니다.
산점도 매트릭스에서 우리는 변수 OD와 ID가 제거와 양의 상관관계가 있고 OD와 ID가 서로 양의 상관관계가 있음을 쉽게 알 수 있습니다.
또한 너비가 다른 변수와 강한 상관 관계가 없음을 알 수 있습니다.
이러한 상관관계는 색상으로 구분된 상관관계 매트릭스에 보고됩니다. 강한 양의 상관관계는 파란색, 약한 상관관계는 회색, 강한 음의 상관관계는 빨간색입니다.
