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Statistisches Denken für die industrielle Problemlösung
In diesem Video verwenden wir die Reinigungsdaten, um ein Regressionsmodell für anzupassen Entfernung und ICH WÜRDE Verwenden Sie Y nach X anpassen und führen Sie dann eine Residuenanalyse durch, um die Modellannahmen zu bewerten.
Wir wählen Y nach X anpassen aus dem Menü „Analysieren“. Wir werden verwenden Entfernung als Y, Antwort, ICH WÜRDE als X, Factor, und klicken Sie auf OK.
Dann wählen wir Fit Line aus dem roten Dreieck, um das Regressionsmodell anzupassen.
Wie wir bereits gesehen haben, wird die angepasste Regressionsgleichung unter „Linear Fit“ angezeigt.
Um zu verstehen, ob ein lineares Modell sinnvoll ist, analysieren wir die Residuendiagramme.
Dazu wählen wir Plot Residuen aus dem roten Dreieck neben Linear Fit. Dies erzeugt eine Vielzahl von Residuendiagrammen.
Schauen wir uns diese nacheinander an.
Die Residuen im Diagramm „Residual by Predicted“ erscheinen zufällig verstreut um die Mittellinie von Null, ohne offensichtliches Muster.
Die Verteilung der Residuen im Histogramm sieht nicht allzu normal aus, aber wir haben nur 50 Beobachtungen. Stattdessen betrachten wir den Residual Normal Quantile Plot. Wir sehen in dieser Handlung keine offensichtlichen Abweichungen von der Normalität.
Die Punkte im Ist-nach-Vorhersage-Diagramm erscheinen zufällig um die Anpassungslinie verstreut, also ist dies ein weiteres gutes Zeichen.
Was ist mit dem Diagramm der Residuen nach Zeile? Nehmen wir an, dass unsere Daten zeitlich geordnet sind. Es gibt keine offensichtlichen systematischen Muster im Residual-by-Row-Plot, daher sieht es nicht so aus, als wären aufeinanderfolgende Beobachtungen miteinander korreliert.
Wir sehen auch in keinem der Diagramme Ausreißer.
Da unsere Regressionsannahmen nicht verletzt wurden, können wir mit der Interpretation unseres Regressionsmodells fortfahren.
Wir werden in einem anderen Video über die statistische Ausgabe und die Verwendung unseres Modells zur Erstellung von Vorhersagen sprechen.
