1、游戏规则第一部游戏规则第一部Statbasic stat 游戏规则第一条游戏规则第一条_Statbasic statdescriptive stat Stat basic statstore stat同同descriptive参数意义全阐述参数意义全阐述Mean:平均值平均值SE of mean:(standard error of the mean)SEMEAN=Std/sqrt(N)N为样本数为样本数Standard deviation:标准偏差标准偏差Variance:差异数差异数Coefficient of variance:差异系数差异系数(Std/Mean)*100%做为一名合格的
2、做为一名合格的DOE爱好者，爱好者，对于各项参数含义必须了解！对于各项参数含义必须了解！现做必要的阐述如下：现做必要的阐述如下：续上一章续上一章First quartile:第一四分位数（第一四分位数（box-plot图中）图中）Median:中间数字中间数字Third quartile:第三四分位数第三四分位数Interquartile range:第一四分位数和第三四分位数的差值第一四分位数和第三四分位数的差值Trimmed mean:计算计算5%的平均值即去掉最低和最高的的平均值即去掉最低和最高的5的数据后的平均数的数据后的平均数Sum:计算总和计算总和Minimum:最小值最小值Max
3、imum:最大值最大值Range:数据内的最大减最小之值数据内的最大减最小之值Sum of squares:所有值平方之和即所有值平方之和即=x12+x22+x32.Skewness:表征图像对称性的值，为表征图像对称性的值，为0表示绝对对称；为负数表示负表示绝对对称；为负数表示负/左倾斜；为正数表示正左倾斜；为正数表示正/右倾斜右倾斜Kurtosis:峰值表示图像宽窄程度，为峰值表示图像宽窄程度，为0表示图像平直；为负数表示表示图像平直；为负数表示“越尖越尖”；为正数表示；为正数表示“越平滑越平滑”MSSD:逐次差平方的平均值的一半逐次差平方的平均值的一半 例：例：1，2，4，10 逐次差为
4、逐次差为1，2，6那么那么MSSD（1436）/3/2=13.666667/2=6.83333N nonmissing:数据中数值非缺失数量数据中数值非缺失数量N missing:数据中数值缺失数量数据中数值缺失数量再续上一章再续上一章N total:输入的所有数值的数量包括输入的所有数值的数量包括nonmissing数量数量Cumulative N:累计输入的数量即等同于累计输入的数量即等同于N nonmissing值值Percent:（N nonmissing/N total）100Cumulative percent:累计百分比累计百分比 数值等于数值等于 percent值值兹举例如下：
5、兹举例如下：针对针对KLA PBL_AEI层次一周数据层次一周数据defective die%共共24个但为了演示，故意缺省个但为了演示，故意缺省3个值，做图及个值，做图及session如下如下:再再续上一章再再续上一章PBL543210Boxplot of PBLPBL543210Individual Value Plot of PBLPBLFrequency432109876543210Mean1.557StDev1.030N21Histogram(with Normal Curve)of PBLPBLFrequency432109876543210Histogram of PBL散点图散
6、点图游戏规则第二条游戏规则第二条_StatBasic statGraphical Summary1009080706050MedianMean7674727068Anderson-Darling Normality TestVariance121.192Skewness0.397389Kurtosis-0.442443N92Minimum48.000A-Squared1st Quartile64.000Median71.0003rd Quartile80.000Maximum100.00095%Confidence Interval for Mean70.5900.9875.14995%Con
7、fidence Interval for Median68.00074.00095%Confidence Interval for StDev9.61512.878P-Value0.013Mean72.870StDev11.00995%Confidence IntervalsSummary for Pulse1结果解释：结果解释：1.平均脉搏为平均脉搏为72.8702.平均值的平均值的95置信区间置信区间70.590-75.1493.标准偏差为标准偏差为11.0094.安德森达利正态检验中，安德森达利正态检验中，(A-Squared=0.98;P-Value=0.013)表明表明并不符合正态分
8、布！并不符合正态分布！(因为因为P-Value Basic stat1 Sample Z若知道标准偏差，而想测试一组数据的平均值是否为若知道标准偏差，而想测试一组数据的平均值是否为A且获得且获得90的置信区间，则可以采用的置信区间，则可以采用Z-procedure例如：例如：Values5.15.04.94.84.74.64.54.4X_HoIndividual Value Plot of Values(with Ho and 90%Z-confidence interval for the Mean,and StDev=0.2)1.打开某个打开某个worksheet2.选择选择StatBas
9、ic stat1-Sample Z3.在在”Samples in Columns”中输入中输入“Values”4.在在”Standard deviation“中输入中输入0.2（已知量）（已知量）5.在在”test mean”中输入中输入”5”(预估值，计划值）预估值，计划值）6.点击点击“options”,在在”confidence level”中输入中输入90（表示（表示90的置信度），再点的置信度），再点OK7.点击点击“Graphs”,点击点击”individual value plot”,再点击再点击ok生成如下图和生成如下图和session结果解释如下：结果解释如下：1.Z值等于值
10、等于-3.17（测试假如若平均值为（测试假如若平均值为5时的统计值）时的统计值）2.P值等于值等于0.002(因为其值小于因为其值小于0.1-90置信度），表明置信度），表明预估值预估值5这个假设被拒绝！这个假设被拒绝！这里这里u是样本平均值，是样本平均值，u0是假设值，预测值是假设值，预测值游戏规则第四条游戏规则第四条_StatBasic stat1 Sample t若不知道标准偏差，而想测试一组数据的平均值是否为若不知道标准偏差，而想测试一组数据的平均值是否为A且获得且获得90的置信区间，则可以采用的置信区间，则可以采用t-procedure例如：例如：Values5.15.04.94.8
11、4.74.64.54.4X_HoIndividual Value Plot of Values(with Ho and 90%t-confidence interval for the mean)1.打开某个打开某个worksheet2.选择选择StatBasic stat1-Sample t3.在在”Samples in Columns”中输入中输入“Values”4.在在”test mean”中输入中输入”5”(预估值，计划值）预估值，计划值）5.点击点击“options”,在在”confidence level”中输入中输入90（表示（表示90的置信度），再点的置信度），再点OK6.点击
12、点击“Graphs”,点击点击”individual value plot”,再点击再点击ok生成如下图和生成如下图和session结果解释如下：结果解释如下：1.t值等于值等于-2.56（测试假如若平均值为（测试假如若平均值为5时的统计值）时的统计值）2.P值等于值等于0.034(因为其值小于因为其值小于0.1-90置信度），表明置信度），表明预估值预估值5这个假设被拒绝！这个假设被拒绝！这里这里u是样本平均值，是样本平均值，u0是假设值，预测值是假设值，预测值游戏规则第五条游戏规则第五条_StatBasic stat2-Sample t对对2个相互独立的样本进行个相互独立的样本进行 t检验
13、，同时生成置信区间，前提标准偏差未知检验，同时生成置信区间，前提标准偏差未知 例如：例如：DamperBTU.In212015105Individual Value Plot of BTU.In vs Damper1.打开某个打开某个worksheet2.选择选择StatBasic stat2-Sample t3.选择选择”Samples in one Column”4.在在”samples”中输入中输入”BTU.In”(2个样本的值放在一列中）个样本的值放在一列中）5.在在“subscripts”中输入中输入”Damper”(2个样本的名字个样本的名字)6.点击点击ok生成如下图和生成如下图
14、和session结果解释如下：结果解释如下：1.Pooled值等于值等于2.8818（合并标准偏差）（合并标准偏差）2.95置信区间包含置信区间包含0，表明两者间没有差异，表明两者间没有差异3.P值等于值等于0.701(因为其值大于因为其值大于0.05-95置信度），表明置信度），表明两者差异为两者差异为0即无差异这个假设被接受！即无差异这个假设被接受！这里这里u1，u2为样本平均值，为样本平均值，0为假设检验值为假设检验值游戏规则第六条游戏规则第六条_StatBasic statpaired t对对2个非独立的样本进行个非独立的样本进行 t检验，同时生成置信区间，例如：检验，同时生成置信区间
15、，例如：1.打开某个打开某个worksheet2.选择选择StatBasic statpaired t3.选择选择”Samples in Columns”4.在在”first sample”中输入中输入”A”(1个样本的值放在一列中）个样本的值放在一列中）5.在在“second sample”中输入中输入”B”(另一个样本另一个样本)6.点击点击ok生成如下图和生成如下图和session结果解释如下：结果解释如下：1.95置信区间不包含置信区间不包含0，表明两者间有差异！，表明两者间有差异！2.P值等于值等于0.009(因为其值小于因为其值小于0.05-95置信度），表明置信度），表明两者差异
16、为两者差异为0即无差异这个假设被拒绝！即无差异这个假设被拒绝！这里这里ud为两样本之差的平均值，为两样本之差的平均值，u0为假设检验值为假设检验值Differences0.0-0.3-0.6-0.9-1.2X_HoIndividual Value Plot of Differences(with Ho and 95%t-confidence interval for the mean)游戏规则第七条游戏规则第七条_StatBasic stat1 proportion对单个样本进行比例检验，同时生成置信区间，例如：某律师宣称如果其支持率大于对单个样本进行比例检验，同时生成置信区间，例如：某律师宣
17、称如果其支持率大于65%，他将竞选州，他将竞选州律师，我们可以随机抽样律师，我们可以随机抽样950份问卷，其中份问卷，其中560份支持他，做份支持他，做 1 proportion 检验检验1.选择选择StatBasic stat1 proportion2.选择选择”Summarized data”3.在在”number of trials”中输入中输入”950”4.在在“number of events”中输入中输入”560”5.点击点击”option”,在在”test proportion”中输入中输入0.65；在；在“alternative”中选择中选择”greater than”,最后点
18、击最后点击ok生成生成session结果解释如下：结果解释如下：1.95置信区间为置信区间为0.562515Basic stat2 proportions对两个样本进行比例检验，同时生成置信区间，例如：你决定买影印机，现从选对两个样本进行比例检验，同时生成置信区间，例如：你决定买影印机，现从选X,Y两个牌子中选择，故考两个牌子中选择，故考虑两个牌子随机各选虑两个牌子随机各选50台，发现台，发现X中有中有6台，台，Y中有中有8台需要维修，做台需要维修，做 2 proportions 检验，以决定买哪台？检验，以决定买哪台？1.选择选择StatBasic stat2 proportions2.选择
19、选择”Summarized data”3.在在”first sample-trails”中输入中输入”50”,在在”events”中输入中输入444.在在“second sample-trails”中输入中输入”50”,在在”events”中输入中输入425.最后点击最后点击ok生成生成session结果解释如下：结果解释如下：1.P值等于值等于0.564(因为其值大于因为其值大于0.05 -95置信度），表明置信度），表明两者没有差异两者没有差异2.95%置信区间中包含置信区间中包含0，也表明两者之间没有差异，也表明两者之间没有差异这里这里p1，p2分别为两样本值，分别为两样本值，p0为两者
20、之间差异的假设检验值为两者之间差异的假设检验值游戏规则第九条游戏规则第九条_StatBasic statcorrelation 相关性值范围为相关性值范围为-1到到1之间，若一个增加，另一个减少其相关性值为负数，若两者都增加，其相关性值为之间，若一个增加，另一个减少其相关性值为负数，若两者都增加，其相关性值为正数，可对多个（大于正数，可对多个（大于2个个)进行相关性验证。进行相关性验证。1.选择选择StatBasic statcorrelation2.选择选择”variables”中输入变量明细，中输入变量明细，X,Y,Z.3.最后点击最后点击ok游戏规则第十条游戏规则第十条_StatBasi
21、c statcorrelation 偏相关系数验证，用于当你有多个变量，但你想要对各个变量分别检验相关性时使用，可以在保证一个变量微偏相关系数验证，用于当你有多个变量，但你想要对各个变量分别检验相关性时使用，可以在保证一个变量微调时，验证任意两个变量之间的相关性系数。如：调查调时，验证任意两个变量之间的相关性系数。如：调查19个餐馆后，有个餐馆后，有3个变量：个变量：sales,new 投资，估计市价，投资，估计市价，现在我们想知道在排除现在我们想知道在排除”估计市价估计市价“影响因素后，影响因素后，sales和和new 投资的相关性。投资的相关性。第一步：计算非调整过的相关系数第一步：计算非
22、调整过的相关系数1.打开打开RESTRNT.MTW2.选择选择StatBasic Statcorrelation3.在在”variable”中输入变量明细，中输入变量明细，sales,new 投资，估计市价，点击投资，估计市价，点击ok第二步：第二步：Regress Sales on Value and store the residuals(Resi1)1.选择选择StatregressionRegression2.在在”response”中输入中输入“sales”,在在”predictors”输入输入“估计市价估计市价”3.点击点击“storage”,选上选上”residuals”,点击点
23、击ok第三步：第三步：Regress NewCAP on Value and store the residuals(Resi2)1.选择选择StatregressionRegression2.在在”response”中输入中输入“Newcap”,在在”predictors”输入输入“估计市价估计市价”3.点击点击“storage”,选上选上”residuals”,点击点击ok第四步：第四步：Calculate correlations of the residual columns 1.选择选择StatBasic Statcorrelation2.选择选择”variables”中输入变量明细
24、中输入变量明细Resi1,Resi2,点击点击ok结果及解释如下：结果及解释如下：两者相关系数仅为两者相关系数仅为0.078，远小于未排除，远小于未排除“估计时间估计时间”因素后因素后的相关系数的相关系数0.615游戏规则第十一条游戏规则第十一条_StatBasic statNormality Test可生成正态分布图或检验数据是否为正态分布可生成正态分布图或检验数据是否为正态分布1.选择选择StatBasic statNormality Test2.选择选择”variable”中输入中输入“变量变量”最后点击最后点击ok生成生成session结果解释如下：结果解释如下：1.95置信度置信度0
25、.05，而，而P值值0.022小于小于0.05，因此不符合正态分布，因此不符合正态分布注意：你有三种正态检验的选择注意：你有三种正态检验的选择a)Anderson-Darling 是基于是基于“经验累积分布函数经验累积分布函数”检验检验b)Ryan-Joiner类似于类似于Shapiro-Wilk是基于是基于“相关性相关性”检验检验c)Kolmogorov-Smirnov同同a)一样基于一样基于“经验累积分布函数经验累积分布函数”d)但是但是a)和和b)对检验非正态能力相近；对检验非正态能力相近；c)的能力次之！的能力次之！e)如果如果p值小于值小于95%即即0.05，表示数据为，表示数据为“
26、非正态分布非正态分布”AtoBDistPercent1050-5-1099.99995908070605040302010510.1Mean0.0220.4417StDev3.491N125AD0.891P-ValueProbability Plot of AtoBDistNormal 游戏规则第二部游戏规则第二部StatRegression游戏规则第十二条游戏规则第十二条_StatRegressionRegression对单个变量或多个变量分别进行对单个变量或多个变量分别进行simple或或multiple regression，该，该regression(回归分析）基于回归分析）基于“最小
27、二乘法最小二乘法”模型模型Response:因变量如因变量如Y等；等；Predictors:自变量如自变量如X等；等；点击后出现左图界面，现对点击后出现左图界面，现对”Graphs”“Options”,”Results”,”Storage”等一等一一详解如下：一详解如下：Residuals for plots:定义显示残差图表定义显示残差图表Regular:显示显示”正常正常“或或”原始原始“残差残差Standardized:显示显示”标准标准“残差残差Deleted:显示显示”studentized deleted 残差残差”三者在三者在session各项参数和图中无差各项参数和图中无差异，
28、仅是坐标单位有可能不同异，仅是坐标单位有可能不同Residual PlotsIndividual plots:散点残差分布图散点残差分布图Histogram of residuals:残差柱状图残差柱状图Normal plot of residuals：残差正态分布图：残差正态分布图Residuals versus fits:散点模拟残差分布图散点模拟残差分布图Residuals versus order:类似上面定义，残差对应序列类似上面定义，残差对应序列1，2，3Four in one:上面四种图合在一张图上上面四种图合在一张图上Residuals versus the variables
29、s:残差与自变量之间的关系残差与自变量之间的关系续上一章续上一章1.Weights:weighted 回归，必须大于等于回归，必须大于等于0！2.Fit intercept:选上此项出现选上此项出现R值值 3.Variance inflation factors:选上此项进行多重线性效应分析选上此项进行多重线性效应分析4.Durbin Watson statistic:检查残差的自相关性检查残差的自相关性5.PRESS and predicted R-square:显示显示PRESS statistic和和 predicted R-square6.Pure error:显示显示“pure er
30、ror lack-of-fit test”7.Data subsetting:显示显示“data subsetting lack-of-fit test1.结果显示的类型，具体见英文。此处略结果显示的类型，具体见英文。此处略再续上一章再续上一章选项选项1.Deleted t residuals(studentized residuals)2.Hi(leverages)3.Cooks distance4.DFITS5.Coefficients(在在worksheet中显示估算值）中显示估算值）6.Fits 7.X”X inverse8.R matrix,DataDisplay Data再再续上一
31、章再再续上一章现需要做单变量的回归分析，拟模拟现需要做单变量的回归分析，拟模拟Score1是否可以替代是否可以替代Score21.打开某打开某MTW文件文件2.选择选择StatRegressionRegression3.在在“response”中输入中输入”Score2”4.在在“predictors”中输入中输入“Score1”,再点击再点击OK结果解释如下：结果解释如下：1.因为因为p值为值为0 RegressionStepwiseStepwise regression：逐步回归分析，可：逐步回归分析，可remove/adds 变量，软件提供变量，软件提供3种方法：种方法：standard
32、 stepwise,forward selection,（adds variables)backward elimination(remove variables),当采用逐步回归分析时，将变量输入当采用逐步回归分析时，将变量输入“Predictors in Initial model”,如果变量的如果变量的P值大于输入的值大于输入的”Alpha”值时，这些变量可以被值时，这些变量可以被remove掉，若不管掉，若不管P值，值，则变量输入于则变量输入于”Predictors to include in every model”Use alpha value:所需选择的模型之一所需选择的模型之一
33、Use F values:所需选择的模型之二所需选择的模型之二Stepwise(forward and backward)Predictors in initial model:输入变量输入变量如果如果P值大于值大于“alpha to enter”,则则 变量被移除变量被移除alpha to enter/remove：设定某值：设定某值F to enter/remove:设定某值设定某值Forward selection:选选3种模式之一种模式之一Backward elimination:选选3种模式之一种模式之一续上一章续上一章例：每个学生记录自己的身高，体重，性别，吸烟偏好，平常活跃度，休
34、息时脉搏数，然后扔硬币，硬币头像向例：每个学生记录自己的身高，体重，性别，吸烟偏好，平常活跃度，休息时脉搏数，然后扔硬币，硬币头像向上的同学跑上的同学跑1分钟，然后再次记录他的脉搏数，现在你需要找到最佳的变量来拟合第二次脉搏数。分钟，然后再次记录他的脉搏数，现在你需要找到最佳的变量来拟合第二次脉搏数。1.选择选择Stat Regression Stepwise2.在在Response中输入中输入pulse23.在在Predictors中输入中输入pulse1 Ran-Weight(“-”表示变量由表示变量由Ran到到Weight)4.点击点击options,在在In Number of ste
35、ps between pauses中输入中输入2，点击，点击OK结果解释：结果解释：没看懂！没看懂！游戏规则第十四条游戏规则第十四条_StatRegressionBest subsets它能有效地以最少的变量形成模型来达到你的目的，比起全参数模型来，它能有效地以最少的变量形成模型来达到你的目的，比起全参数模型来，subset models能用较少的参数来估能用较少的参数来估计回归系数和预计因变量！首先计回归系数和预计因变量！首先minitab由由1个自变量开始，然后包含个自变量开始，然后包含2个自变量等等，一般情况下，软件对个自变量等等，一般情况下，软件对于每个自变量显示于每个自变量显示2个最
36、佳模型！例如，假定你要对个最佳模型！例如，假定你要对3个自变量进行个自变量进行Best subsets回归分析，软件先提出最优和回归分析，软件先提出最优和次优次优1自变量模型，然后是最优和次优自变量模型，然后是最优和次优2变量模型，最后是全自变量模型！变量模型，最后是全自变量模型！Response:输入因变量值输入因变量值Free predictors:输入自变量，最多可以输入自变量，最多可以31个个Predictors in all models:输入自变量输入自变量续上一章续上一章Free Predictors in Each Model：软件默认是打印出最优：软件默认是打印出最优1因因子
37、模型，最优子模型，最优2因子模型，直到因子模型，直到m因子最优模型。你可以给因子最优模型。你可以给出范围，如出范围，如5到到12，则仅仅是，则仅仅是5-，6-.12-因子模型显示出因子模型显示出来，注意：这并不包括你在来，注意：这并不包括你在Predictors in all models中所定中所定义的自变量，例如：如果你定义义的自变量，例如：如果你定义2因子，然后设置范围是因子，然后设置范围是5到到12，那么，那么7到到14的因子会被打印出的因子会被打印出Models of each size to print:定义范围是定义范围是1到到5，例如，选择，例如，选择3，那么软件打印出那么软件
38、打印出“best”3，即进行，即进行3次运算得到次运算得到3个模型供选个模型供选择择Fit intercept:选中后显示出选中后显示出R2 再续上一章再续上一章你希望知道总热量和你希望知道总热量和 insolation,east,south,north,time等自变量的关系，方法如下：等自变量的关系，方法如下：1.打开打开worksheet2.在在response 中输入中输入 Heat flux3.在在free predictors 中输入中输入Insolation-time结果解释如下：结果解释如下：一目了然的，无需解释了，此处略一目了然的，无需解释了，此处略游戏规则第十五条游戏规则第
39、十五条_StatRegressionFitted Line Plot 该项是进行线性或线性多项式对单个变量进行回归分析同时生成回归线，其坐标可以是正常坐标也可以是对该项是进行线性或线性多项式对单个变量进行回归分析同时生成回归线，其坐标可以是正常坐标也可以是对数坐标，可进行线性，二次，三次多项式回归分析数坐标，可进行线性，二次，三次多项式回归分析Transformations:Logten of Y:对对Y进行对数坐标显示进行对数坐标显示Logten of X:对对X进行对数坐标显示进行对数坐标显示其余选项，一目了然，无需解释了其余选项，一目了然，无需解释了续上一章续上一章结果解释如下：结果解释
40、如下：1.P值为值为0.000RegressionPartial Least Squares OverviewPartial least squares(PLS)是一种有偏的，非最小平方的回归方式，是种单一或多个因变量回归。软件使用非线是一种有偏的，非最小平方的回归方式，是种单一或多个因变量回归。软件使用非线性迭代的性迭代的partial least squares(NIPALS)算法。算法。现将参数一一解释如下：现将参数一一解释如下：1.Responses:输入单个或多个因变量输入单个或多个因变量2.Predictors:输入单个或多个自变量输入单个或多个自变量3.Maximum numbe
41、r of components:输入需要计算或输入需要计算或cross-validate的数量，默认是的数量，默认是 104.可以使用可以使用cross-validation来选择自变量数目以期使模型预来选择自变量数目以期使模型预测能力达到最大化测能力达到最大化5.None:选上表示关闭选上表示关闭cross-validation这个功能这个功能6.Leave one-out:选上表示每次重新运算时省略选上表示每次重新运算时省略1个个“观察值观察值”7.Leave group-out of size:选上表示每次运算省略多个选上表示每次运算省略多个“观察观察值值”，输入，输入group 大小，
42、默认是大小，默认是28.Leave out as specified in column:选上表示省略每次运算时选上表示省略每次运算时定义好的组（正整数）定义好的组（正整数）续上一章续上一章假定你是名制酒商，你希望知道化学成分与酒感官评价的关系，你有假定你是名制酒商，你希望知道化学成分与酒感官评价的关系，你有37瓶酒，每瓶含有瓶酒，每瓶含有17种化学成分（如：种化学成分（如：Cd,Mo,Mn,Ni,Cu,Al,Ba,Cr,Sr,Pb,B,Mg,Si,Na,Ca,P,K)和香气得分。你希望预计香气得分和和香气得分。你希望预计香气得分和17种元素之种元素之间关系。间关系。1.打开打开 WINEAR
43、OMA.MTW2.在在responses 中输入中输入”Aroma”3.在在predictors中输入中输入 CdK4.在在maximum number of components中输入中输入175.点击点击validation，选择，选择leave-one-out，点击，点击OK6.点击点击graphs,选择需要的图选择需要的图结果解释如下：结果解释如下：1.Predicted R2 比比Adjusted R2 更有效，看出更有效，看出2元素元素模型的值为模型的值为0.46，为最高，为最高2.P值为值为0，小于，小于0.05，表明该模型吻合很好，表明该模型吻合很好3.从从.Predicted
44、 R2 值看，值看，2元素模型最好，即元素模型最好，即17种种元素中元素中2种元素对香气最为有影响！种元素对香气最为有影响！再续上一章再续上一章图例解释说明：图例解释说明：1.中图说明各个元素对于香味的影响，正或负影响中图说明各个元素对于香味的影响，正或负影响2.右图说明某些元素的右图说明某些元素的”重要性重要性“，线长短表征，长则，线长短表征，长则”重要重要“游戏规则第十七条游戏规则第十七条_StatRegressionBinary Logistic Regression逻辑回归和最小二乘方回归分析都是观察因变量和单个或多个自变量之间的关系的方法，之间的差异在于：逻逻辑回归和最小二乘方回归分析都是观察因变量和单个或多个自变量之间的关系的方法，之间的差异在于：逻辑回归分析用于离散变量，而线性回归分析用于连续性变量。软件提供辑回归分析用于离散变量，而线性回归分析用于连续性变量。软件提供3种逻辑分析方法：种逻辑分析方法：Binary;Ordinal,Nominal,举例如下：举例如下：该范围超出笔者能力，这里不做讨论，有兴趣者可以参考该范围超出笔者能力，这里不做讨论，有兴趣者可以参考minitab 帮助文档帮助文档
