Je pense que c'est une méthode de régression linéaire mais j'ai oublié comment effectuer l'analyse.J'ai deux variables:
ACWP_VNDR_HW par Month_Yr
ET
MAT par Month_Yr en regardant la pièce jointe, il semble qu'il pourrait y avoir une corrélation.
J'ai joint quelques captures d'écran.Quelqu'un peut-il s'il vous plaît me dire si je suis sur la bonne voie ou sinon des recommandations pour continuer.Je voudrais développer une équation pour VNDR_HR en fonction de MAT.
Merci!
Vous ne savez pas pourquoi vous n'avez pas simplement publié vos données ... mais vous effectuez une régression linéaire Ajuster Y par X. Le résultat de cette analyse montre qu'il n'y a presque aucune relation entre les 2 variables (RSquare est ~ 0 et la valeur p est 0,44). Si vous voulez obtenir le coefficient de corrélation de Pearson, vous pouvez faire Méthodes multivariées> Multivarié.
Si les variables ne sont pas corrélées (et vous pensez qu'elles devraient), voici quelques éléments à prendre en compte:
1. Si l'une ou l'autre des variables ne varie pas beaucoup dans l'ensemble de données, il est difficile de voir les relations,
2. S'il y a un effet retardé, l'ensemble de données devra être modifié pour le voir,
3. Des points de données inhabituels peuvent rendre difficile la visualisation des relations (mais il y a peu de preuves dans les données que vous présentez)
4. Votre modèle peut ne pas contenir l'ordre correct des effets (il manque des termes d'ordre supérieur, mais vos données ne l'indiquent pas),
5. Il existe des variables masquées non enregistrées dans le tableau de données,
6. Vous rencontrez des problèmes avec le système de mesure.,
7. Les données sont insuffisantes pour permettre la détection d'une relation.
Ou il n'y a vraiment aucune relation.
@ dfusco923 La seule chose que je peux ajouter à tout ce que @statman a contribué (avec qui je suis d'accord sur tous les points) est-ce qu'à moins que je manque quelque chose, il semble que vous ayez une variable dépendante orientée série chronologique?
Je base la question ci-dessus sur les étiquettes des axes du rapport Graph Builder. Peut-être des données agrégées mensuelles? Si tel est le cas, l'utilisation de la plate-forme Fit Y by X pour établir une sorte de corrélation est au mieux malavisée. Si vous avez effectivement une variable dépendante de la série chronologique, une sorte d'approche de modélisation / analyse de série chronologique est recommandée. Un graphique simple et utiliser ce que j'appelle la règle des 3 secondes de Peter Bartell est à peu près tout ce dont vous avez besoin. Ma «règle des 3 secondes» dit: «Regardez un complot pendant au plus 3 secondes. Ensuite, prenez votre décision ou agissez. Parce que plus vous regardez l'intrigue, plus vous vous persuaderez de voir quelque chose qui n'est tout simplement pas là. " Vous pouvez devenir plus élégant en analysant les données avec une carte de contrôle ... mais la réponse restera inchangée.
Si j'applique la règle des 3 secondes au rapport Graph Builder ... il n'y a rien là-bas.
