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六西格玛工具包:什么是线性回归

线性回归

方程式 y = a + xb 可能会提醒你小学学校,高中代数或大学微积分。但是,有一件事是肯定的,每个人都认识到这个方程式。简单地,它计算图形的一行的等式。基本信息,例如线路的斜率和y轴拦截可帮助计算最终等式。最后,你有线性回归。在工业中,线性回归正成为业务流程改进的广泛使用方法。更具体地说,六个Sigma专业人员正在发现使用这种方法的好处。在今天的文章中,我们将讨论线性回归的定义,如何在六西格玛使用它,为什么要将其用作专业人士。

它是什么?

根据定义,这是您可以使用的数学公式来计算多个变量之间的关系。通常,两个变量彼此绘制,并且它们的趋势是可见的。然而,线性回归可能比简单的线条方程更详细。首先,该公式可用于计算图表上的两个不同数据点之间的差异。等式,如最佳拟合线,估计标准误差和相关系数是您可以使用的互补工具。通过这些等式,您将快速可视化您的业务流程和彼此关系。

如何在六西格玛中使用线性回归

由于六西格玛支持统计数据,因此线性回归是业务流程改进的一个很好的工具。无论是了解两个变量与未来进程的预测之间的相关性,线性回归是专业人士的理想选择。对于线性回归,有一些可靠的方程可以使任何六个六西格玛项目管理和分析受益。

首先,当图形绘制两个变量之间的线性关系时,可以计算估计的标准错误。该等式计算特定的数据点来自线性回归的多远,从而可视化趋势,异常值或其他相关数据。同样,如果需要计算线性回归模型中变化的百分比,则可以使用相关系数。该等式计算线性回归的准确性以及您的相关性是多么精确。越近1.0,越好! 

为什么你应该使用线性回归

简单地说,线性回归测量两个独立变量之间的关系。对于六个Sigma专业人士,这通常是业务流程中的变量。作为项目经理,高级顾问或兼职团队成员,您的工作是找到改善手头任务的方法。在六西格玛中,重点升高效率,同时减少误差优先考虑。使用线性回归模型提供的统计数据,您可以在生产,制造和后勤过程中轻松发现变量之间的相关性。例如,当进行根本原因分析时,线性回归是一个简单的工具雇主用于定位错误原因。虽然不是每个工具都有利于您的特定六西格玛项目,但线性回归是一种易于使用的,随时可用的是手头使用!

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