浅谈ANOVA一般线性静态(GLM)的高效应用

01开篇尔语

上一篇评论，咱们交流了“双样本T的测试量化方法技术的发展的场景”（商量查阅文末链接）。双样本T的测试技术的发展在方差为1个X即单独表征的情况，但上会在数据资料量化中，更多的是面临有多个方差X即多表征Xs的作法，今天就给大家分享一种高效的、能同时量化多表征多水平的一般线性静态（GLM）的技术的发展方法。

02一般线性静态（GLM）的技术的发展案例

量化影响客户结果显示的室温和整整的备有疑问：

1. 收集数据资料如下：

2. 运用GLM量化的重要迭代

Minitab软件操作方向上：统计数字 → 方差量化 → 一般线性静态(GLM)

得出结论：“室温”和“整整”能够推论89.02%的结果显示评分结果。

商量注意：须继续学术研究残差

上面四合一上图象所示：

↖右上角上图：数据资料正态

↗右上上图：数据资料未呈现任何模式

↙右上角上图：数据资料呈现圆锥上图

↘右上上图：数据资料稳定

右上角上图和右上上图的缺少上图示如下：

（↖右上角上图缺少上图）

（↘右上上图缺少上图）

得出结论：残差没有疑问，无须全面性阐明。

3. 学术研究各单独表征的显著性

得出结论：“整整”能够推论42.35%，“室温”能够推论39.25%。

商量注意：继续学术研究残差（无出现异常，近于）。

4. 通过概括性统计数字评估最好的表征备有

Minitab软件操作方向上：统计数字 → 注记 → 概括性统计数字

得出结论：在“整整”为“15”，“室温”为“450”的备有下，继续优化，提高顾客结果显示的评分结果。

03结束尔语

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