Statistical Thinking for Industrial Problem Solving

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相関と回帰

多くの場面において、ある変数が別の変数とどのように関連しているかを調べることから、問題解決や問題発見の作業は始まります。
次のような場面で、相関や回帰は役立ちます。

  • 化学反応において、反応時間と不純物率は、どのような関係になっているか?
  • 温度と触媒濃度をどのように設定すれば、歩留まりが良くなるか?
  • 部品の不良をもたらす重要な因子はどれか?

相関や回帰によって、変数間の関係を調べ、工程の出力を説明・予測・最適化できます。

このモジュールで扱う具体的なトピック:

相関

  • 相関とは?
  • 相関の解釈

単回帰

  • 回帰分析の概要
  • 単回帰モデル
  • 最小2乗法
  • 最小2乗法の直感的な解釈
  • 回帰モデルの仮定
  • 回帰結果の解釈
  • 曲線的なモデルのあてはめ

重回帰

  • 重回帰とは?
  • 重回帰モデルのあてはめ
  • 説明的モデリングにおける結果の解釈
  • 残差分析と外れ値
  • カテゴリカルな予測変数をもつ重回帰モデル
  • 交互作用をもつ重回帰モデル
  • 変数選択
  • 多重共線性

ロジスティック回帰の概要

  • ロジスティック回帰とは?
  • ロジスティック単回帰モデル
  • ロジスティック単回帰の例
  • ロジスティック回帰の解釈
  • ロジスティック重回帰モデル
  • 交互作用をもつロジスティック回帰
  • よく生じる問題

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