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136:回归分析、建模和预测(3)-多元线性回归1

(2021-09-08 10:11:29)
标签:

何小勇博士

回归分析

精益六西格玛

思慧德咨询

一元回归

分类: 六格玛管理

第二部分:多元线性回归分析

一元线性回归分析回顾

案例2--如何设计高强度电钻而发热低

某知名电动工具厂家,工程师们正在为实现设计一款高强度电钻,希望工作中发热很低。工程师们从机理和以往研究的结果分析得出,影响工作温度高低主要同以下三个因素有关:

  因子A:马达漆包线绝缘材料厚度;

  因子B:漆包线质量(同线径有关);

  因子C:排风口大小;

   为了探究它们和高强度工作时温度的关系,决定采取多因子混合水平试验。

案例3-某化合物挥发规律分析

某化合物因挥发同暴露时间和湿度之间规律研究

一、一般线性模型

136:回归分析、建模和预测(3)-多元线性回归1

 

一、估计回归系数

   根据最小二乘法,分别对常量b0,变量系数b1b2...bk、求导数,得到K+1个线性方程组,可以得出常量和各个变量系数。

二、多元线性回归残差标准差

三、多元线性回归的推断

1、复相关系数R2

2、单个相关系数R2

3、多重互线性和方差膨胀因子VIF

4、 回归方差F检验

5、 多元回归系数标准误差估计和T检验

6、案例3-某化合物挥发规律分析
MINITAB操作、分析和结果判断

五、多元线性回归模型优化

1、 简易模型和部分系数子值F检验

2、问题是如何得到最佳子集?又如何衡量它就是最佳?

3、全局选择法

全局选择法--选择标准

1) R-Sq

2)R-Sq(调整)

3)R-Sq(预测)

4)Cp

5)Se

案例4-太阳能光伏最优安装设计

1、MINITAB全模型分析结果

2、MINITAB最佳子集分析结果

4、逐步选择法

1)前进法(只选不剔)

2)后退法(只剔不选)

3)逐步回归法(先选后剔,双向筛选)

案例4-太阳能光伏最优安装设计
MINITAB逐步回归

六西格玛咨询和内训请联系:何老师18938909498(微信),QQ邮箱:461815743@qq.com

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