六西格瑪管理工具之回歸分析


回歸分析是一種數據分析方法,確認兩個或兩個左右自變量之間相互依賴的定量分析。它被廣泛使用。回歸分析根據涉及的自變量數量分為回歸分析和幾斤回歸分析。根據自變量數量,可分為1元回歸分析和多元回歸分析;根據自變量與因變量的關系,可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。如果回歸分析只包含一個自變量和一個因變量,它們之間的相關性可以用這條平行線的相似性來表示,這種回歸分析稱為單變量線性回歸分析。如果回歸分析包含兩個或兩個左右的自變量,且因變量和自變量呈線性相關,則稱之為幾斤線性回歸分析。


1.確認自變量中間的一些定量分析表達式。


2.測試此表達式的可靠性水平。


3.去掉危害不大的自變量。


4.使用所需的表達式來劃分或操作某個處理過程。


5.在回歸分析中,自變量分為兩類。


回歸分析是對具有因果關系的危險因素(自變量)和另一半(因變量)的數學統計分析和求解。只有當自變量和因變量之間存在某種相關性時,所創建的回歸方程才會更有意義。因此,作為自變量的要素是否與作為因變量的另一半相關,相關水平是什么,如何確定區分這類相關水平,成為回歸分析中必須處理的難題。進行相關分析,通常定義相關關系,通過相關系數的大小可以區分自變量和因變量的相關水平。


回歸分析是根據所需的因變量和自變量確認自變量之間的因果關系,創建回歸模型,根據評價統計量求解微分方程實體模型的各個主要參數,然后評論回歸模型是否能很好地擬合評價統計量。如果能擬合得很好,可以根據自變量進一步分析。


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