sixsigma六西格码使用工具培训讲义(编辑修改稿)

sixsigma六西格码使用工具培训讲义(编辑修改稿)内容摘要：

Residual Error 18 Total 19 回歸方程 P， 常數項和系數均為顯著項 測定系數 R , 詷整測定系數 Radj和殘差標准差 回歸方程的方差分析表 2 2 P， 說明回歸模型擬合良好 分析階段 相關和回歸分析 一元線性回歸分析示例 (海量营销管理培训资料下载 ) 5. 2 預測區間和置信區間 ： Predicted Values for New Observations New Obs Fit SE Fit 95% CI 95% PI 1 (, ) (, ) 2 (, ) (, ) 3 (, ) (, ) 4 (, ) (, ) 5 (, ) (, ) 6 (, ) (, ) 7 (, ) (, ) 8 (, ) (, ) 9 (, ) (, ) 10 (, ) (, ) 11 (, ) (, ) 12 (, ) (, ) 13 (, ) (, ) 14 (, ) (, ) 15 (, ) (, ) 16 (, ) (, ) 17 (, ) (, ) 18 (, ) (, ) 19 (, ) (, ) 20 (, ) (, ) 95%置信度水平的置信區間 95%置信度水平的預測區間 Obs Hydrocarbon % Oxygen purity % 9 Fit SE Fit Residual St Resid 預測值 分析階段 相關和回歸分析 一元線性回歸分析示例 (海量营销管理培训资料下载 ) 6. 從 Minitab輸出結果我們可得出如下結論： 可求出回歸方程 回歸方程的顯著項，在本例中，常數項和系數項均為顯著項 測定系數 R , 詷整測定系數 Radj表示回歸方程可解釋的變差占總變差的百分比 回歸方程的方差分析結果，本例的分析結果中， Fcal = Fcritical = ， 並且 P ， 因此以 95%的置信度認為回歸方程擬合良好。 可得到 氧氣的純度預測值，預測區間和置信區間。 2 2 分析階段 相關和回歸分析 一元線性回歸分析示例 (海量营销管理培训资料下载 ) 三。 殘差分析 1. 在 Minitab下拉式菜單選： Stat Regression Regression， 如下圖所示： 分析階段 相關和回歸分析 一元線性回歸分析示例 (海量营销管理培训资料下载 ) 2. 在出現的對話框選擇下圖所示信息： 分析階段 相關和回歸分析 一元線性回歸分析示例 (海量营销管理培训资料下载 ) 3. Minitab輸出分析結果如下圖： 2 2 分析階段 相關和回歸分析 一元線性回歸分析示例 S t a n d a r d i z e d R e s i d u a lPercent210 1 29 99 05 01 01F i t t e d V a l u eStandardized Residual9 69 39 08 7210 1 2S t a n d a r d i z e d R e s i d u a lFrequency2 . 01 . 51 . 00 . 50 . 0 0 . 5 1 . 0 1 . 54 . 83 . 62 . 41 . 20 . 0O b s e r v a t i o n O r d e rStandardized Residual2 01 81 61 41 21 08642210。