Como completar uma análise de regressão no minitab 18

"Em Deus nós confiamos. Todos os outros devem trazer dados. ” -W. Edward Deming. A linha acima representa uma linha de regressão.

Criado por Joshua Crowder

Por que usamos análise de regressão

Quando você olha para um gráfico de dispersão criado plotando os pontos de dois eixos diferentes, você descobrirá que as variáveis ​​estão inversamente relacionadas, diretamente relacionadas ou não mostram nenhuma relação.

• Relacionado diretamente: Se a linha que você desenhou para estimar a regressão parece estar se movendo da esquerda para o canto superior direito do gráfico de dispersão, os dados são considerados diretamente relacionados.
• Relacionado inversamente: os dados estão inversamente relacionados se estiverem se movendo da esquerda para o canto direito inferior.
• Sem relacionamento: Quando os gráficos de dados são espalhados uniformemente sem direção aparente, não há relacionamento.

Acompanhe este tutorial

É bom ter uma visão rápida do gráfico de dispersão, mas uma relação entre as variáveis ​​pode ser determinada com mais precisão por meio da análise de regressão. Neste tutorial, um gráfico espalhado com uma linha de regressão será criado. Para acompanhar esta lição, baixe este arquivo do Minitab. Além disso, se você não tiver a versão mais recente do Minitab, pode baixar uma versão de avaliação gratuita para a nova versão aqui.

Concluir a regressão manualmente pode ser bastante tedioso. Felizmente, temos softwares como Minitab e Microsoft Excel para calcular problemas associados à regressão.

Adicionar dados ao Minitab

Para adicionar dados ao Minitab, os dados devem ser inseridos ou colados no programa a partir de uma planilha. Os dados devem vir na forma de X e Y separadamente para poder completar uma análise.

Os únicos dados variáveis ​​usados ​​para o gráfico de dispersão ou análise de regressão são as variáveis ​​dependentes e independentes X e Y.

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Configure um gráfico de dispersão com uma regressão

O primeiro gráfico que precisamos apresentar para uma análise de regressão é um gráfico de plotagem dispersa.

1. Para configurar este gráfico, clique em Gráfico e em Gráfico de dispersão.
2. Quando a janela do gráfico de dispersão aparecer, selecione a caixa rotulada "Com regressão" e clique em OK.
3. Quando o gráfico disperso com janela de regressão aparecer, coloque o cursor na primeira linha da caixa do eixo Y e, a seguir, clique duas vezes na variável Y à esquerda.
4. Em seguida, clique duas vezes na variável X e ela preencherá a seção X.
5. Um nome padrão aparecerá se você não criar um título, então vou criar meu próprio título clicando em "Etiquetas". Em seguida, clique na caixa de texto do título e digite "Gráfico de dispersão de carros vendidos vs. anúncios de TV" e clique em OK.
6. Clique no botão OK novamente e o diagrama de dispersão com regressão aparecerá.

Clique na guia gráfico e selecione Gráfico disperso.

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Selecione com regressão.

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Adicione variáveis.

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Configurar modelo de regressão de ajuste

1. Para configurar gráficos de regressão adicionais, primeiro clique em Dados, depois em Regressão, Regressão e Ajustar modelo de regressão.
2. Agora você deve colocar o cursor na seção "Respostas" e clicar no cabeçalho carros vendidos (variável Y) à esquerda. Clique na seção "Preditores contínuos" e, a seguir, clique no cabeçalho Anúncios de TV (variável X). Encontre o botão de armazenamento e clique nele.
3. Nas caixas de seleção, selecione Ajustes, Resíduos padronizados e Coeficientes. Clique em Ok.
4. Há mais uma tarefa que nos permitirá mostrar vários gráficos residuais. Clique em Regression Graphs e escolha a opção “Four in one”. Agora clique em OK. Em seguida, clique em OK novamente.

Clique em Data, Regression, Regression, Fit Regression Model.

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Adicione variáveis.

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Gráficos dispersos, gráficos residuais e dados de saída de regressão

O gráfico de dispersão nos mostra que o número de carros vendidos está diretamente relacionado à quantidade de propaganda na TV. Isso pode ser visto visivelmente sem a exibição de regressão no gráfico. Os gráficos residuais exibem graficamente a diferença entre o valor observado da variável dependente ( y ) e o valor previsto (x). E, finalmente, os dados de saída mostram uma análise numérica da variância.

Gráfico disperso.

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Parcelas residuais.

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Saída de regressão.

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Referências

Boyer, K. & Verma, R. (2010). Gestão de operações e cadeia de suprimentos para o século 21 . Mason, OH: South-Western.

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