進階的回歸與方差分析 (含簡介)

進階的回歸與方差分析
(Advanced Regression and ANOVA)
                     
在原來學習基本統計分析概念的基礎上繼續進行統計建模工具的學習,説明揭示與描述變數間的關係。這個課程提供了幫助你更好地瞭解、學習怎樣用統計模型的方法與技巧,來調查與分析過程可能在變化的條件下運行的狀況。內容包括:多變數與逐步回歸,協變數的GLM,嵌套與隨機因數,多元方差分析,二進位與名義邏輯回歸等。
本課程集多種進階的回歸分析與方差分析、Minitab軟體應用、統計方法及專業知識於一體,是目前品質改善的用效工具。企業選送參加培訓的人員,接受 1 天的集中訓練,拓寬思路,全面理解回歸分析與方差分析在設計與生產中的應用,從而能夠在今後的實際工作中,採用合理的回歸分析與方差分析方案,合理處理資料,解決實際中的問題,達到持續改進,優化核心流程的目的。
課程目標:
一、學習各種進階的回歸分析與方差分析的基礎理論 ;
二、掌握各種進階的回歸分析與方差分析的使用方法;
三、提高解決實際生產和科研中較為複雜問題的能力;
四、掌握如何在具體分析時,採用最合理的回歸分析與方差分析方法;
五、使用Minitab 來進行以上各種拓展回歸分析與方差分析,獲得最佳結果變得方便容易。

課程大綱:

单元名称

内容与重点

单元目标

(解决问题)

一、

进阶的回归分析

1.        相关分析的目的与用途

2.        定义并计算相关系数

3.        讨论相关性及因果关系

4.        绘制并分析拟合直线图

5.        介绍回归分析的基本知识

6.        使用回归分析技术建立数学预测模型

  回归分析的初步理解

二、

进阶的回归分析的操作、模型评估、数据分析与得出结论

1.  回归 - 执行简单、多元和多项式回归

2.  逐步 -  执行逐步回归、向前选择法和向后消元法

3.  最佳子集 -  执行最佳子集回归

4.  拟合线图 -  拟合简单线性回归模型或多项式回归模型,并通过实际数据或数据的 log10 值绘制回归线

5.  偏最小二乘 - 执行偏最小二乘回归

6.  二进制 Logistic 回归 - 为二进制响应变量执行 Logistic 回归

7.  顺序 Logistic 回归 - 为顺序响应变量执行 Logistic 回归

8.  名义 Logistic 回归 -  为名义响应变量执行 Logistic 回归

  回归分析的深入理解

三、

进阶的方差分析简介

1.        方差分析的目的与用途

2.   方差分析在实际工作中的应用

  方差分析的初步理解

四、

进阶的方差分析的操作、模型评估、数据分析与得出结论

1.  单因子 - 执行单因子方差分析(响应在一列中,下标在另一列中)并执行平均值的多重比较

2.  单因子(未堆叠存放) - 执行单因子方差分析,每组在单独一列中

3.  双因子 - 对平衡数据执行双因子方差分析

4.  平均值分析 - 显示正态、二项或 Poisson 数据的平均值分析图

5.  平衡方差分析 - 分析具有交叉或嵌套和固定或随机因子的平衡方差分析模型

6.  一般线性模型 - 分析具有交叉或嵌套和固定或随机因子的平衡或不平衡方差分析模型。可以包括协变量并执行平均值的多重比较。

7.  完全嵌套方差分析 - 分析完全嵌套方差分析模型并估计方差分量

8.  平衡多元方差分析 - 分析具有交叉或嵌套和固定或随机因子的平衡多元方差分析模型

9.  一般多元方差分析 - 分析具有交叉或嵌套和固定或随机因子的平衡或不平衡多元方差分析模型。还可以包括协变量。

方差分析的深入理解

五.

案例剖析与练习

多个案例剖析

 案例的剖析,进一步提高实战水平