相関のために2つの変数を比較し、2つの変数を関連付ける方程式を決定しますこれは線形回帰法だと思いますが、分析の仕方を忘れてしまいました。私には2つの変数があります：
Month_YrによるACWP_VNDR_HW
そして
添付のMonth_YrによるMATは、何らかの相関関係があるように見えます。
スクリーンショットをいくつか添付しました。誰かが私が正しい方向に進んでいるかどうか、または続行するための推奨事項がない場合はアドバイスできますか？MATの関数としてVNDR_HRの方程式を作成したいと思います。
ありがとう！
分析Re：相関のために2つの変数を比較し、2つの変数を関連付ける方程式を決定しますデータを投稿しただけではない理由はわかりませんが、線形回帰Fit Y byXを実行しています。 この分析の出力は、2つの変数の間にほとんど関係がないことを示しています（RSquareは〜0、p値は.44です）。 ピアソンの相関係数を取得する場合は、[多変量メソッド]> [多変量]を実行できます。
変数が相関していない場合（そして相関していると思われる場合）、次のことを考慮する必要があります。
1.いずれかの変数がデータセット内であまり変化しない場合、関係を確認することは困難です。
2.遅延効果がある場合、これを確認するにはデータセットを変更する必要があります。
3.異常なデータポイントは、関係を確認するのを困難にする可能性があります（ただし、提示するデータにはほとんど証拠がありません）
4.モデルに正しい効果の順序が含まれていない可能性があります（高次の項が欠落していますが、データはこれを示していません）、
5.データテーブルに記録されていない隠れた変数があります。
6.測定システムに問題があります。
7.関係の検出をサポートするにはデータが不十分です。
または、実際には関係がありません。
Re：相関のために2つの変数を比較し、2つの変数を関連付ける方程式を決定します@ dfusco923私がすべてに追加できる唯一のもの@statman （私がすべての点で同意する）貢献したのは、何かが欠けていない限り、時系列指向の従属変数があるように見えますか？
上記の質問は、グラフビルダーレポートの軸ラベルに基づいています。 多分毎月の集計データ？ その場合、Fit Y by Xプラットフォームを使用して何らかの相関関係を確立することは、せいぜい誤った方向に進んでいます。 実際に時系列従属変数がある場合は、ある種の時系列モデリング/分析アプローチをお勧めします。 単純な実行チャートと、私がPeter Bartellと呼ぶ「3秒ルール」を使用するだけで、必要なものはすべて揃っています。 私の「3秒ルール」は、「3秒以内にプロットを見つめます。 次に、決定を下すか、行動を起こします。 陰謀をじっと見つめる時間が長ければ長いほど、そこにない何かを見ようと自分自身に話しかける可能性が高くなります。」 管理図を使用してデータを分析することで、よりエレガントになります...しかし、答えは変わりません。
グラフビルダーレポートに3秒ルールを適用すると...そこには何もありません。
