SPC統計相關知識之回歸分析(ppt 47頁)

SPC統計相關知識之回歸分析目錄：
第一節 相關與回歸分析的基本概念
第二節 一元線性回歸分析
第三節 多元線性回歸分析
第四節 非線性回歸分析
第五節 相關分析

SPC統計相關知識之回歸分析內容提要：
描述統計與推斷統計中相關回歸分析的差別：
描述統計:
不需要對隨機誤差項作出各種假定,各種參數估計值是具體數值,是對總體存在的相關關係的描述,不存在顯著性檢驗.
推斷統計:
需要對隨機誤差項作出各種假定,各種參數估計量是隨機變量,抽取的樣本不同時,得到的估計值也不同.可以用來推斷總體.需要進行各種檢驗.
相關關係的種類：
按相關的程度可分為完全相關、不完全相關和不相關。一般的相關現象是不完全相關。
按相關的方向可分為正相關和負相關。
按相關的形式可分為線性相關和非線性相關。
按變量多少可分為單相關、複相關和偏相關。一個變量對另一變量的相關關係，稱為單相關。一個變量對兩個以上變量的相關關係時，稱為複相關。在某一現象與多種現象相關的場合，當假定其他變量不變時，其中兩個變量的相關關係稱為偏相關。　　
按相關的性質可分為“真實相關”和“虛假相關”。判斷什麼是“真實相關”什麼是虛假相關，必須依靠實質性科學

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