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Pensée statistique pour la résolution de problèmes industriels
Dans cette vidéo, nous explorons les données FreeFall à l'aide du générateur de graphes et voyons comment ajuster des modèles polynomiaux à l'aide de Fit Y by X.
Nous allons commencer par ouvrir le Graph Builder depuis le menu Graph.
Rappelez-vous que nous mesurons la distance en fonction du temps. Nous traînerons Distance à la zone Y et Temps à la zone X.
Un Smoother, qui s'adapte automatiquement aux données, fournit des informations sur la nature de la relation entre les deux variables.
Lorsque nous changeons l'élément graphique en Ligne d'ajustement, nous pouvons facilement voir qu'une ligne droite ne correspond pas bien aux données.
Allumons quelques statistiques - R 2 , RMSE, l'équation et le test F. R 2 est élevé et le modèle est significatif, même si nous savons que la relation n'est pas linéaire.
Nous allons changer le Degré d'ajustement de Linéaire à Quadratique.
Un ajustement quadratique semble capturer la relation entre les deux variables.
L'équation a maintenant un terme quadratique.
Regardez les statistiques d'ajustement. C'est clairement un bien meilleur modèle !
Pour ajuster formellement ce modèle, nous utiliserons Fit Y by X.
Distance est le Y, Réponse, et Temps est le facteur X.
Puisque nous savons qu'un modèle quadratique est approprié, nous allons ajuster un modèle quadratique. Pour ce faire, nous sélectionnerons Ajuster le polynôme , 2, quadratique du triangle rouge.
Jetons un coup d'œil aux parcelles résiduelles. Nous allons sélectionner Plot Residuals dans le menu du triangle rouge pour Polynomial Fit Degree=2.
Les tracés des résidus semblent tous bons, sans motif non aléatoire. Cela confirme que le modèle quadratique a du sens.
