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解決工業問題的統計思維
在本視頻中，我們使用化學製造示例並為連續響應擬合回歸樹，屈服.
為此，我們從 Analyze 菜單中選擇 Predictive Modeling，然後選擇 Partition。
我們選擇屈服作為 Y，響應變量。 然後我們選擇兩組預測變量作為 X，因子。
分區圖中的水平線顯示收益率的平均值 82.86。 每個點都繪製在其屈服Y 軸上的值，並隨機散佈在 X 軸上。 這些點按性能著色：拒絕的批次為紅色，接受的批次為綠色。
潛在的拆分變量和值列在候選大綱中。 對於每個預測變量，都有一個分界點和一個 LogWorth 統計量。 候選 SS 是通過在變量的切割點處拆分數據來解釋的響應變化。
LogWorth 最高的候選值是 Vessel Size，截點為 2000。
當我們點擊 Split 時，我們看到它被用作切割點。 如果 Vessel Size 為 2000，則 Yield 的平均值為80.67 . 但是，如果 Vessel Size 為 750 或 500，則平均值為 84.19。
我們會再次分開。
第二次拆分在第一個分支中。 當容器大小為 2000 且氨基甲酸酯含量小於 1.12 時，平均值為 77。 67 9 . 但當氨基甲酸酯含量大於或等於1.12時，平均值為82.1
下一個拆分在第二個分支中，此時 Vessel Size 為 750 或 500。 對於較小的容器尺寸，當含水量大於或等於 1.59 時，平均值為 86.2。
每次拆分時，分區圖都會更新。 此圖提供了樹中拆分的摘要。
我們將從頂部的紅色三角形中選擇 Leaf Report 以查看預測規則。 當前模型產生四個預測值，範圍從 77.67 到 86.21。
要查看此模型，我們會將模型的公式保存到數據表中。 為此，我們選擇保存列，然後從頂部的紅色小三角中選擇保存預測公式。 這將向數據表添加一個新的公式列。 我們來看看這個公式。
你可以看到回歸樹公式只是一系列嵌套的 If-Then 語句。 該模型具有三個拆分，產生四個可能的預測值之一。
