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Statistisches Denken für die industrielle Problemlösung
Die Korrelation ist ein Maß für den linearen Zusammenhang zwischen zwei Variablen. In diesem Video zeigen wir, wie Korrelationen für die Reinigungsdaten mithilfe von drei Plattformen bewertet werden: Graph Builder, Fit Y by X und Multivariate.
Wir beginnen mit dem Graph Builder, der ersten Option im Menü Graph.
Wir zeigen eine Dichteellipse an und berechnen die Korrelation für Entfernung und OD.
Wir ziehen Removal in die Y-Zone und dann OD in die X-Zone. Um das Diagrammelement in eine Dichteellipse zu ändern, klicken wir auf das Ellipsensymbol. Standardmäßig zeichnet JMP eine schattierte Ellipse mit 90 % Dichte. Dies ist der Bereich, in dem wir erwarten, dass etwa 90 % der Datenwerte fallen. Wir können sehen, dass die Beziehung positiv und relativ stark ist.
Um die Korrelation zu berechnen, aktivieren wir das Korrelationskästchen. Die Korrelation zwischen Entfernung und OD beträgt 0,917.
Was ist der Zusammenhang zwischen Entfernung und ID? Wir ziehen ID neben OD auf der X-Achse, um Dichteellipsen und Korrelationen für beide Variablen anzuzeigen.
Die Korrelation zwischen Entfernung und ID ist mit 0,797 ebenfalls positiv, aber nicht so stark.
Für eine formellere Analyse der Beziehungen zwischen Entfernung und OD und Entfernung und ID verwenden wir Fit Y by X, das sich im Menü „Analysieren“ befindet.
Wir wählen Removal als Y, Response und sowohl OD als auch ID als X, Factors, und klicken auf OK.
JMP erstellt bivariate Streudiagramme für beide Variablenpaare.
Dichteellipse ist eine Option unter dem roten Dreieck der bivariaten Anpassung. Um diese Option gleichzeitig für beide Variablenpaare anzufordern, können wir diesen Befehl senden. Dazu klicken und halten wir die Strg-Taste gedrückt und wählen dann „Density Ellipse, 0.90“ (Dichteellipse, 0,90) aus einem der beiden roten Dreiecke „Bivariate Anpassung“.
JMP zeigt die Korrelationen zusammen mit anderen Statistiken unter den Umrissen der bivariaten normalen Ellipse an.
Schließlich verwenden wir die Multivariate-Plattform, um Korrelationen zwischen vielen Variablenpaaren anzuzeigen. Im Menü „Analysieren“ wählen wir „Multivariate Methoden“ und dann „Multivariate“.
Verwenden wir Entfernung durch Breite als Y, Spalten, und klicken Sie auf OK. JMP zeigt eine Korrelationsmatrix und eine Scatterplot-Matrix an. Wir wählen Dichteellipsen aus der Scatterplot-Matrix rot aus
In der Scatterplot-Matrix können wir leicht erkennen, dass die Variablen OD und ID beide positiv mit der Entfernung korreliert sind und dass OD und ID positiv miteinander korreliert sind.
Wir können auch sehen, dass die Breite nicht stark mit einer der anderen Variablen korreliert.
Diese Korrelationen werden in der farbcodierten Korrelationsmatrix angegeben. Stärkere positive Korrelationen sind blau, schwächere Korrelationen grau und stärkere negative Korrelationen rot.
