Come completare un'analisi di regressione in minitab 18

"Crediamo in Dio. Tutti gli altri devono portare i dati. " —W. Edward Deming. La linea sopra rappresenta una linea di regressione.

Creato da Joshua Crowder

Perché utilizziamo l'analisi della regressione

Quando guardi un grafico a dispersione creato tracciando i punti da due assi diversi, scoprirai che le variabili sono inversamente correlate, direttamente correlate o non mostrano alcuna relazione.

• Correlato direttamente: se la linea tracciata per stimare la regressione sembra spostarsi dall'angolo sinistro all'angolo superiore destro del grafico a dispersione, si dice che i dati sono direttamente correlati.
• Inversamente correlato: i dati sono inversamente correlati se si spostano dall'angolo sinistro a quello inferiore destro.
• Nessuna relazione: quando i grafici dei dati sono distribuiti in modo uniforme senza una direzione apparente, non esiste alcuna relazione.

Segui questo tutorial

È bello avere una rapida visione del grafico a dispersione, ma una relazione tra le variabili può essere determinata in modo più accurato tramite l'analisi di regressione. In questo tutorial, verrà creato un grafico a dispersione con una linea di regressione. Per seguire questa lezione, scarica questo file Minitab. Inoltre, se non hai l'ultima versione di Minitab, puoi scaricare una prova gratuita per la nuova versione qui.

Completare la regressione manualmente può essere piuttosto noioso. Fortunatamente, abbiamo software come Minitab e Microsoft Excel per calcolare i problemi associati alla regressione.

Aggiungi dati a Minitab

Per aggiungere dati a Minitab, i dati devono essere inseriti o incollati nel programma da un foglio di calcolo. I dati dovrebbero presentarsi sotto forma di X e Y separatamente per poter completare un'analisi.

Gli unici dati variabili utilizzati per il grafico a dispersione o per l'analisi di regressione sono le variabili dipendenti e indipendenti X e Y.

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Impostare un grafico a dispersione con una regressione

Il primo grafico che dobbiamo visualizzare per un'analisi di regressione è un grafico a trama sparsa.

1. Per impostare questo grafico, fare clic su Grafico, quindi su Grafico a dispersione.
2. Quando viene visualizzata la finestra del grafico a dispersione, selezionare la casella "With Regression" e fare clic su OK.
3. Quando viene visualizzato il grafico a dispersione con la finestra di regressione, posizionare il cursore nella prima riga della casella dell'asse Y, quindi fare doppio clic sulla variabile Y a sinistra.
4. Quindi, fai doppio clic sulla variabile X e popolerà la sezione X.
5. Se non crei un titolo verrà visualizzato un nome predefinito, quindi creerò il mio titolo facendo clic su "Etichette". Quindi fare clic nella casella di testo del titolo e digitare "Grafico a dispersione di automobili vendute VS. annunci TV" e fare clic su OK.
6. Fare di nuovo clic sul pulsante OK e verrà visualizzato il diagramma del grafico a dispersione con la regressione.

Fare clic sul grafico a schede e selezionare Grafico a dispersione.

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Seleziona Con regressione.

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Aggiungi variabili.

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Imposta modello di regressione adattamento

1. Per impostare grafici di regressione aggiuntivi, fare prima clic su Dati, quindi su Regressione, quindi su Regressione, quindi su Adatta modello di regressione.
2. Ora devi posizionare il cursore nella sezione "Risposte" e fare clic sull'intestazione delle auto vendute (variabile Y) a sinistra. Fai clic nella sezione "Predittori continui", quindi fai clic sull'intestazione Annunci TV (variabile X). Trova il pulsante di archiviazione e fai clic su di esso.
3. Dalle caselle di controllo, selezionare Adatti, Residui standardizzati e Coefficienti. Fare clic su OK.
4. C'è un altro compito che ci permetterà di mostrare più grafici residui. Fare clic su Grafici di regressione e scegliere l'opzione "Quattro in uno". Ora fai clic su OK. Quindi fare di nuovo clic su OK.

Fare clic su Dati, Regressione, Regressione, Adatta modello di regressione.

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Aggiungi variabili.

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Grafico a dispersione, grafici dei residui e dati di output di regressione

Il grafico a dispersione ci mostra che il numero di auto vendute è direttamente correlato alla quantità di pubblicità televisiva. Questo può essere visto visibilmente senza avere la visualizzazione della regressione nel grafico. I grafici dei residui mostrano graficamente la differenza tra il valore osservato della variabile dipendente ( y ) e il valore previsto (x). Infine, i dati di output mostrano un'analisi numerica della varianza.

Trama sparsa.

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Trame residue.

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Output di regressione.

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Riferimenti

Boyer, K. e Verma, R. (2010). Operazioni e gestione della catena di fornitura per il 21 ° secolo . Mason, OH: sud-ovest.

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