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“我们相信上帝。所有其他人都必须带来数据。” —W。爱德华·戴明。上方的线代表回归线。
由Joshua Crowder创建
为什么我们使用回归分析
当您查看通过绘制来自两个不同轴的点而创建的散点图时，您会发现变量是反相关的，直接相关的，或者根本不显示任何关系。
- 直接相关：如果您用来估计回归的直线似乎从散点图的左移到右上角，则数据被认为是直接相关的。
- 负相关：如果它是从左边到右下角移动的数据是负相关。
- 没有关系：当数据图均匀分布且没有明显方向时，就没有关系。
跟随本教程
快速查看散点图很高兴，但是可以通过回归分析更准确地确定变量之间的关系。在本教程中，将创建带有回归线的散点图。要继续学习本课程，请下载此Minitab文件。另外，如果您没有Minitab的最新版本，则可以在此处下载新版本的免费试用版。
手工完成回归可能非常乏味。幸运的是，我们拥有Minitab和Microsoft Excel之类的软件来计算与回归相关的问题。
将数据添加到Minitab
要将数据添加到Minitab，必须将数据从电子表格输入或粘贴到程序中。数据应分别以X和Y的形式出现，以便能够完成分析。
用于散点图或回归分析的唯一变量数据是因变量X和Y。
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使用回归设置散点图
我们需要进行回归分析的第一个图是散点图。
- 要设置此图形，请单击图形，然后单击散点图。
- 出现散点图窗口时，选择标记为“具有回归”的框，然后单击“确定”。
- 当出现带有回归窗口的散点图时，将光标放在Y轴框的第一行，然后双击左侧的Y变量。
- 接下来，双击X变量，它将填充X部分。
- 如果您不创建标题，则会出现一个默认名称，因此，我将通过单击“标签”来创建自己的标题。然后，在标题文本框中单击，然后键入“所售汽车与电视广告的散点图”，然后单击“确定”。
- 再次单击确定按钮，将出现带有回归的散点图。
单击选项卡图，然后选择“散点图”。
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选择带回归。
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添加变量。
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设置拟合回归模型
- 要设置其他回归图，请首先单击“数据”，然后单击“回归”，然后单击“回归”，然后单击“拟合回归模型”。
- 现在，您必须将光标放在“响应”部分，然后单击左侧的已售出的汽车标头（Y变量）。单击“连续预测变量”部分，然后单击TV Ads标头（X变量）。找到存储按钮，然后单击它。
- 在复选框中，选择拟合，标准残差和系数。单击确定。
- 还有一项任务将使我们能够显示多个残差图。单击回归图，然后选择选项“四合一”。现在单击确定。然后再次单击确定。
单击数据，回归，回归，拟合回归模型。
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添加变量。
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散点图，残差图和回归输出数据
散点图向我们显示，售出的汽车数量与电视广告的数量直接相关。无需在图表中显示回归即可明显看到这一点。残差图以图形方式显示因变量的观测值（ y ）与预测值（x）之间的差异。最后，输出数据显示了方差的数值分析。
散点图。
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残留图。
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回归输出。
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参考文献
Boyer，K.&Verma，R.（2010年）。 21世纪的运营与供应链管理 。俄亥俄州梅森：西南。
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分级为4 +©2018 Joshua Crowder