

- 1 關于禅道研發效能解決方案
- 2. 分析方法
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本篇目錄
1. 分析方法简介
回歸擬合圖是一种用于分析变量之间关系的统计方法,支持线性拟合。通过选择需要拟合的字段,系统将生成回归方程、模型汇总数据、方差分析、异常值诊断以及多种绘图结果,幫助用户深入了解数据之间的关系和模型表现。
2. 输入数据要求
为了使用回歸擬合圖分析方法,您的数据需要满足以下条件:
- 數據中至少包含兩個數值型字段,分別作爲x軸和y軸的輸入。
- 數據應盡量避免缺失值或極端異常值,以確保分析結果的准確性。
- 數據量建議不少于30條記錄,以滿足統計分析的可靠性要求。
3. 输出结果含义解释
回歸擬合圖分析完成后,系统将输出以下内容:
3.1 回归方程
回归方程描述了x轴和y轴之间的数学关系。例如,y = mx + b,其中m是斜率,b是截距。
3.2 模型汇总数据
包括標准誤差S、相關系數R、決定系數R?等指標,用于評估模型的擬合優度和預測能力。
3.3 方差分析
方差分析(ANOVA)用于檢驗回歸模型的顯著性,判斷x軸變量是否對y軸變量有顯著影響。
3.3.1. 自由度(df, Degrees of Freedom)
定義:自由度表示數據中可以自由變動的獨立信息量。
分類:
- 回歸自由度(df回歸):等于自變量的個數(k)。表示模型中自變量的數量。
- 残差自由度(df残差):等于样本量减去自变量个数再减1(n - k - 1)。表示模型中无法解释的部分的独立信息量。
- 总自由度(df总):等于样本量减1(n - 1)。表示数据中总的独立信息量。
3.3.2. 平方和(SS, Sum of Squares)
定義:平方和表示數據點與均值或預測值之間的差異的平方和,用于衡量變異的大小。
分類:
- 回歸平方和(SS回歸):表示回歸模型能夠解釋的變異部分。
- 殘差平方和(SS殘差):表示回歸模型無法解釋的變異部分。
- 總平方和(SS總):表示數據中總的變異。
3.3.3. 均方(MS, Mean Square)
定義:均方是平方和除以自由度,用于標准化變異的大小。
分類:
- 回歸均方(MS回歸):表示回歸模型中每單位自由度的變異。
- 殘差均方(MS殘差):表示殘差中每單位自由度的變異。
3.3.4. F值(F Statistic)
定義:F值用于檢驗回歸模型的顯著性,通過比較回歸均方和殘差均方來判斷自變量是否對因變量有顯著影響。
含義:
- F值越大,說明回歸模型越顯著,自變量對因變量的影響越大。
- F值越小,說明回歸模型不顯著,自變量對因變量的影響可能不顯著。
3.3.5. P值(P-value)
定義:P值表示在假設回歸模型不顯著(即自變量對因變量無影響)的情況下,觀察到當前F值(或更大)的概率。
取值範圍:0 到 1。
含義:
- 通常以 0.05 作为显著性水平。
- 如果p < 0.05,说明回归模型显著,自变量对因变量有显著影响。
- 如果p ≥ 0.05,说明回归模型不显著,自变量对因变量的影响可能不显著。
3.4 异常值诊断
系统会识别数据中的异常值,并提供其位置和影响程度,幫助用户判断是否需要处理这些异常数据。
3.5 拟合线图
擬合線圖展示了x軸和y軸數據的散點圖以及回歸擬合線,直觀顯示兩者之間的關系。
3.6 残差图
- 殘差的正態概率圖:檢驗殘差是否符合正態分布。
- 殘差與擬合值圖:檢查殘差是否隨機分布,是否存在異方差性。
- 殘差頻率的直方圖:直觀展示殘差的分布情況。
- 殘差與觀測值順序圖:检查残差是否存在时间或顺序上的相關性。


4. 使用步骤
- 在软件界面中选择“回歸擬合圖”分析方法。
- 從數據中選擇x軸和y軸字段。
- 點擊“保存”,系統將自動生成結果。
- 查看並解讀輸出的回歸方程、模型彙總數據、方差分析、異常值診斷和各類圖表。


5. 注意事项
- 確保選擇的字段符合數值型要求,否則可能導致分析失敗。
- 如果模型擬合效果不佳(如R?過低),可以嘗試其他分析方法或檢查數據質量。
- 異常值可能對回歸結果産生較大影響,建議根據實際情況決定是否處理。
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