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産業問題解決のための統計的思考
相関は、2つの変数間の線形関連の尺度です。 このビデオでは、Graph Builder、Fit Y by X、およびMultivariateの3つのプラットフォームを使用して、Cleaningデータの相関を評価する方法を示します。
グラフメニューの最初のオプションであるグラフビルダーから始めます。
密度楕円を表示し、除去とODの相関を計算します。
[削除]をYゾーンにドラッグしてから、ODをXゾーンにドラッグします。 グラフ要素を密度楕円に変更するには、楕円アイコンをクリックします。 デフォルトでは、JMPは影付きの90％密度の楕円を描画します。 これは、データ値の約90％が低下すると予想される領域です。 この関係は前向きであり、比較的強いことがわかります。
相関を計算するには、相関ボックスをオンにします。 除去とODの相関は0.917です。
削除とIDの相関関係は何ですか？ X軸のODの横にIDをドラッグして、両方の変数の密度楕円と相関関係を表示します。
除去とIDの間の相関0.797も正ですが、それほど強くはありません。
除去とODおよび除去とIDの関係をより正式に分析するには、[分析]メニューの下にある[XでYをフィット]を使用します。
Y、応答として削除を選択し、X、係数としてODとIDの両方を選択して、[OK]をクリックします。
JMPは、変数の両方のペアに対して2変量散布図を作成します。
密度楕円は、二変量フィットの赤い三角形の下のオプションです。 変数の両方のペアに対してこのオプションを同時に要求するために、このコマンドをブロードキャストできます。 これを行うには、Ctrlキーをクリックして押したままにし、2変量フィットの赤い三角形から密度楕円0.90を選択します。
JMPは、他の統計とともに、二変量正規楕円のアウトラインの下に相関関係を表示します。
最後に、変数の多くのペア間の相関関係を表示するために、多変量プラットフォームを使用します。 [分析]メニューで、[多変量メソッド]、[多変量]の順に選択します。
[幅を介した削除]を[Y]、[列]として使用し、[OK]をクリックします。 JMPは、相関行列と散布図行列を表示します。 散布図マトリックスの赤から密度の楕円を選択します
散布図マトリックスでは、変数ODとIDの両方が除去と正の相関関係にあり、ODとIDが互いに正の相関関係にあることが簡単にわかります。
また、幅が他の変数と強く相関していないこともわかります。
これらの相関関係は、色分けされた相関関係マトリックスで報告されます。 強い正の相関は青、弱い相関は灰色、強い負の相関は赤です。
