MINITAB 质量分析工具应用大全.ppt

（3） P 管理图（离散，样本大小不一定） 按月、按值班组、改善前(6月)、按改善前后等 按层区别在一个坐标图上区分标注。 如图可见，6月散步大，7、8月明显减少； 9-3 nP 管理图（离散，样本大小一定） 9-4 C 管理图（离散，不良数） 9-5 U 管理图（离散，不良数，组大小不定） 10 回归分析 10-1 一元线性回归 Minitab 在两个以上变量的关系上建立数学函数的方法 Response : 选择种属变量(结果值) - Score 2 Predictors : 选择独立变量(输入值) - Score 1 EXH_REGR.MTW 10-1 一元线性回归 Options... Weight:为加重回归指定有加重值的 Col Fit intercept:决定在模型中是否除去绝对项 Display - Variance inflation factors:以多重空线型判别(VIF) 影响值，指定VIF值输出与否 -Durbin-Watson statistic :指定检定残差自己相关 Durbin-Watson统计量输出与否 Lack of Fit Tests -Pure error:指定履行适合性检定时纯误差项的 输出与否 -Data subsetting:指定把说明变量细分而提供类似 反复效果的算法适用与否 Prediction intervals for new observation:推定回归 式后，按说明变量的值推定y值 Storage -Fits:指定是否保存推定的y -Confidence limits:指定是否保存推定y的信赖水准的 信赖区间 -SDs of fits:指定是否保存y的标准偏差 -Predicction limits:指定是否保存y的预测界限 Minitab Regression Results... 在 Session 窗不显示任何结果时 显示基本的回归分析结果时 显示基础统计量时 显示追加统计量时 Graphs... Residuals for Plots:残差图象中显示的残差种类选择 -Regular:在资料的原来测度内利用残差时 -Standardized:利用标准残差时 -Deleted:利用 Studentized残差时 Residual Plots -Histogram of residual:画残差的 Histogram 时 -Normal plot of residual : 画残差的正态概率图时 -Residuals versus fits:想看残差的适合性时 -Residuals versus order:关于残差对比资料的顺序 -Residuals versus the variables:残差与变量之间的关系 Minitab Regression Minitab Regression 分析结果 回归方程式为 SCORE2=1.12+0.218SCORE1 P值比留意水准小，故驳回归属 假设。即两个变量的回归系数 不是 0。 对资料的说明程度(决定系数)为 95.7%，因第 9个数据是非正常 数据，故需要进一步观察。 新数据的信赖区间为 (2.7614, 3.0439), 预测区间为 (2.5697, 3.2356)。 Minitab 10-2 Stepwise 逐步线性回归 说明变量数量多时，添加或减少变量而选别适当的变量集合为目的 所有可能的回归 : 当有k个变量时，调查从一个也不包含的模型至包含 k个的 所有模型 前进选择法 : 在影响反应变量的 k个说明变量中选择最大影响的变量， 并判断为再无其它重要变量时,停止变量的选择 后进选择法 : 在影响反应变量的 k个说明变量中除去影响小的变量， 并判断为再无可除变量时，停止变量的除去 阶段别回归方法 :在前进选择法里加后进选择法的方法 Minitab Stepwise Response:输入反应变量(Pulse2) Predictors:输入说明变量(Pulse1 Ran-Weight) Predictors to include in every model: