차례:
- 회귀 분석을 사용하는 이유
- 이 튜토리얼을 따르십시오
- Minitab에 데이터 추가
- 회귀가있는 산점도 설정
- 회귀 모형 적합 설정
- 산점도, 잔차 플롯 및 회귀 출력 데이터
- 참고 문헌
- 관련 기사
“하나님을 신뢰합니다. 다른 모든 사람들은 데이터를 가져와야합니다.” -W. 에드워드 데밍. 위의 선은 회귀선을 나타냅니다.
만든 사람 Joshua Crowder
회귀 분석을 사용하는 이유
두 개의 서로 다른 축에서 점을 플로팅하여 생성 된 산점도 그래프를 보면 변수가 역으로 관련되어 있거나 직접적으로 관련되어 있거나 전혀 관계가없는 것을 알 수 있습니다.
- 직접 관련: 회귀를 추정하기 위해 그린 선이 산점도의 왼쪽에서 오른쪽 위 모서리로 이동하는 것처럼 보이는 경우 데이터가 직접 관련되었다고합니다.
- 역 관련성 : 데이터가 왼쪽에서 오른쪽 아래 모서리로 이동하는 경우 역관계가 있습니다.
- 관계 없음: 데이터 그림이 뚜렷한 방향없이 균등하게 분산 된 경우 관계가 없습니다.
이 튜토리얼을 따르십시오
산점도를 빠르게 볼 수있는 것이 좋지만 회귀 분석을 통해 변수 간의 관계를보다 정확하게 확인할 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 회귀선이있는 산점도가 생성됩니다. 이 단원을 진행하려면이 Minitab 파일을 다운로드하십시오. 또한 Minitab의 최신 버전이없는 경우 여기에서 새 버전의 무료 평가판을 다운로드 할 수 있습니다.
수동으로 회귀를 완료하는 것은 매우 지루할 수 있습니다. 다행히도 회귀와 관련된 문제를 계산하는 Minitab 및 Microsoft Excel과 같은 소프트웨어가 있습니다.
Minitab에 데이터 추가
Minitab에 데이터를 추가하려면 데이터를 스프레드 시트에서 프로그램에 입력하거나 붙여 넣어야합니다. 분석을 완료하려면 데이터가 X와 Y의 형태로 분리되어야합니다.
산점도 그래프 또는 회귀 분석에 사용되는 유일한 변수 데이터는 종속 및 독립 변수 X와 Y입니다.
만든 사람 Joshua Crowder
회귀가있는 산점도 설정
회귀 분석을 위해 가져와야하는 첫 번째 그래프는 산점도 그래프입니다.
- 이 그래프를 설정하려면 그래프를 클릭 한 다음 산점도를 클릭합니다.
- 산점도 창이 나타나면 "회귀 포함"이라는 상자를 선택하고 확인을 클릭합니다.
- 회귀가있는 산점도 창이 나타나면 Y 축 상자의 첫 번째 행에 커서를 놓고 왼쪽에있는 Y 변수를 두 번 클릭합니다.
- 다음으로 X 변수를 두 번 클릭하면 X 섹션이 채워집니다.
- 제목을 만들지 않으면 기본 이름이 표시되므로 "라벨"을 클릭하여 나만의 제목을 만들겠습니다. 그런 다음 제목 텍스트 상자를 클릭하고 "자동차 판매 대 TV 광고의 산점도 그래프"를 입력하고 확인을 클릭합니다.
- 확인 버튼을 다시 클릭하면 회귀가있는 산점도 다이어그램이 나타납니다.
탭 그래프를 클릭하고 산점도를 선택합니다.
만든 사람 Joshua Crowder
회귀 사용을 선택합니다.
만든 사람 Joshua Crowder
변수를 추가하십시오.
만든 사람 Joshua Crowder
회귀 모형 적합 설정
- 추가 회귀 그래프를 설정하려면 먼저 데이터를 클릭 한 다음 회귀, 회귀, 회귀 모델 적합을 차례로 클릭합니다.
- 이제 "Responses"섹션에 커서를 놓고 왼쪽의 cars sold 헤더 (Y 변수)를 클릭해야합니다. '연속 예측 변수'섹션을 클릭 한 다음 TV 광고 헤더 (X 변수)를 클릭합니다. 저장 버튼을 찾아 클릭하십시오.
- 확인란에서 적합치, 표준화 잔차 및 계수를 선택합니다. 확인을 클릭하십시오.
- 여러 잔차 그래프를 표시 할 수있는 작업이 하나 더 있습니다. 회귀 그래프를 클릭하고 "Four in one"옵션을 선택하십시오. 이제 확인을 클릭하십시오. 그런 다음 확인을 다시 클릭하십시오.
데이터, 회귀, 회귀, 회귀 모델 적합을 클릭합니다.
만든 사람 Joshua Crowder
변수를 추가하십시오.
만든 사람 Joshua Crowder
산점도, 잔차 플롯 및 회귀 출력 데이터
산점도는 판매 된 자동차의 수가 TV 광고의 양과 직접적인 관련이 있음을 보여줍니다. 이것은 그래프에 회귀를 표시하지 않고도 시각적으로 볼 수 있습니다. 잔차 그림은 종속 변수의 관측 값 ( y )과 예측값 (x) 간의 차이를 그래픽으로 표시 합니다. 마지막으로 출력 데이터는 분산의 수치 분석을 보여줍니다.
산점도.
만든 사람 Joshua Crowder
잔차 플롯.
만든 사람 Joshua Crowder
회귀 출력.
만든 사람 Joshua Crowder
참고 문헌
Boyer, K. & Verma, R. (2010). 21 세기를위한 운영 및 공급망 관리 . 메이슨, 오하이오: 남서부.
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