Six Sigma Análise: Como Fit Lines em Regressão Linear Simples com o Excel
regressão linear simples está se tornando uma atividade comum. Qualquer praticante Sigma Six com o Microsoft Excel, por exemplo, pode levar dados de um x e um Y variável e quase imediatamente criar um gráfico de dispersão dos dois. Em seguida, com apenas um par de cliques, o programa automaticamente deriva da linha equipada para seus dados. Se você tiver Excel, tente este processo sobre o peso do automóvel contra estudo a economia de combustível:
| Marca / Modelo | Curb Peso (lbs.) | Economia de Combustível (mpg) |
|---|---|---|
| Toyota Camry | 3.140 | 29 |
| Toyota Sequoia | 4875 | 17 |
| Honda Civic | 2449 | 35 |
| Land Rover Discovery | 4.742 | 16 |
| Mercedes-Benz S500 | 4170 | 20 |
| VW Jetta Wagon | 3078 | 27 |
| Chrysler 300 | 3715 | 22 |
| Chevrolet Venture | 3838 | 23 |
| Hyundai Tiburon | 2.940 | 27 |
| Dodge Ram 2500 Quad | 6039 | 11 |
Introduza os dados da tabela para o Excel como duas colunas de dados - uma para a tara (X) de dados e uma outra para a economia de combustível (Y) dados.
Selecione os dados inseridos na planilha e criar o que chama de Excel XY (Dispersão) enredo.
direito, clique sobre os dados representados no gráfico e selecione Adicionar linha de tendência no menu que aparece para cima selecionar a opção Linear e clique em OK.
A melhor linha de ajuste com os parâmetros calculados corretamente é automaticamente adicionado ao seu gráfico!
Se você clicar duas vezes nesta linha equipada, você vê opções para exibir a equação para a linha e para exibir o coeficiente de determinação R2. Você pode ver os resultados dessas opções de exibição.
Além de Excel, Minitab, JMP, e outras ferramentas de software de análise estatística oferecem um enorme detalhe e fazer regressão linear simples quase divertido!