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산업문제 해결을 위한 통계적 사고
이 비디오에서는 세척 데이터를 사용하여 다음에 대한 회귀 모델에 적합합니다. 제거 그리고 ID Fit Y by X를 사용한 다음 잔차 분석을 수행하여 모델 가정을 평가합니다.
분석 메뉴에서 Fit Y by X를 선택합니다. 우리는 사용할 것입니다 제거 Y, 응답, ID X, 요인으로 선택하고 확인을 클릭합니다.
그런 다음 빨간색 삼각형에서 적합 선을 선택하여 회귀 모델에 맞춥니다.
이전에 본 것처럼 피팅된 회귀 방정식은 선형 피팅 아래에 표시됩니다.
선형 모델이 타당한지 이해하기 위해 잔차 플롯을 분석합니다.
이를 위해 Linear Fit 옆의 빨간색 삼각형에서 Plot Residuals를 선택합니다. 이것은 다양한 잔차 플롯을 생성합니다.
한 번에 하나씩 살펴보겠습니다.
Residual by Predicted 플롯의 잔차는 명백한 패턴 없이 중심선 0 주위에 무작위로 흩어져 나타납니다.
히스토그램의 잔차 분포는 지나치게 정규적으로 보이지 않지만 관측치가 50개뿐입니다. 대신 Residual Normal Quantile Plot을 살펴봅니다. 우리는 이 플롯에서 정규성에서 어떤 명백한 이탈도 볼 수 없습니다.
Actual by Predicted Plot의 점은 적합선 주위에 무작위로 흩어져 나타나므로 이는 또 다른 좋은 신호입니다.
Residual by Row 플롯은 어떻습니까? 데이터가 시간순으로 정렬되어 있다고 가정해 보겠습니다. Residual by Row Plot에는 명백한 체계적인 패턴이 없으므로 순차 관찰이 서로 상관관계가 있는 것처럼 보이지 않습니다.
또한 어떤 플롯에서도 이상값을 볼 수 없습니다.
회귀 가정이 위반되지 않았으므로 회귀 모델 해석을 진행할 수 있습니다.
다른 비디오에서 통계 출력과 예측을 위해 모델을 사용하는 방법에 대해 이야기하겠습니다.
