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解决工业问题的统计思维
在本视频中，我们使用清洁数据来拟合回归模型移动和外径使用 Graph Builder 和 Fit Y by X。
我们从 Graph Builder 开始，它是 Graph 菜单下的第一个选项。
我们会拖移动到 Y 区，然后拖动外径到X区。 默认图形元素是点和平滑器。
平滑器可用于探索两个变量之间关系的性质。 通过拖动平滑器的滑块，我们可以看到关系是线性的，还是更复杂的关系。
为了移动和外径, 这种关系似乎是线性的。
为了拟合简单的线性回归线，我们将选择“拟合线”图标。
许多拟合线选项可用。 我们将在整个模块中讨论这些选项。 现在，我们取消选择 Confidence Fit 框，并选中 Equation 框。 这显示了 Y 的回归方程，移动作为函数外径.
我们方程的截距为 4.099，OD 的斜率系数为 0.5284
最后一步，单击“完成”关闭控制面板。
为了进行更正式的分析，我们从分析菜单切换到 Fit Y by X 平台。
我们会选择移动作为是，回应， 和外径作为X，因素. 位于底角的分析键告诉我们 JMP 将进行双变量分析。
默认图形是散点图。 为了拟合回归线，我们从红色三角形中选择拟合线。
拟合回归方程显示在线性拟合下。 正如预期的那样，这与 Graph Builder 中生成的方程相同。
默认情况下会提供多个统计输出面板，并且在顶部的红色三角形下方提供了其他分析选项。 我们还可以为线性拟合选择其他选项。 我们将在以后的视频和练习中讨论此统计输出以及其中的许多线性拟合选项。
