进阶的回归分析与方差分析 在原来学习基本统计分析概念的基础上继续进行统计建模工具的学习，帮助揭示与描述变量间的关系。这个课程提供了帮助你更好地了解、学习怎样用统计模型的方法与技巧，来调查与分析过程可能在变化的条件下运行的状况。内容包括：多变量与逐步回归，协变量的GLM,嵌套与随机因子，多元方差分析，二进制与名义逻辑回归等。
本课程集多种进阶的回归分析与方差分析、Minitab软件应用、统计方法及专业知识于一体，是目前质量改善的用效工具。企业选送参加培训的人员，接受 1 天的集中训练，拓宽思路，全面理解回归分析与方差分析在设计与生产中的应用，从而能够在今后的实际工作中，采用合理的回归分析与方差分析方案，合理处理数据，解决实际中的问题，达到持续改进，优化核心流程的目的。课程大纲：
单元名称
内容与重点
单元目标
（解决问题）
一、
进阶的回归分析
1. 相关分析的目的与用途
2. 定义并计算相关系数
3. 讨论相关性及因果关系
4. 绘制并分析拟合直线图
5. 介绍回归分析的基本知识
6. 使用回归分析技术建立数学预测模型
• 回归分析的初步理解
二、
进阶的回归分析的操作、模型评估、数据分析与得出结论
1. 回归 - 执行简单、多元和多项式回归
2. 逐步 - 执行逐步回归、向前选择法和向后消元法
3. 最佳子集 - 执行最佳子集回归
4. 拟合线图 - 拟合简单线性回归模型或多项式回归模型，并通过实际数据或数据的 log10 值绘制回归线
5. 偏最小二乘 - 执行偏最小二乘回归
6. 二进制 Logistic 回归 - 为二进制响应变量执行 Logistic 回归
7. 顺序 Logistic 回归 - 为顺序响应变量执行 Logistic 回归
8. 名义 Logistic 回归 - 为名义响应变量执行 Logistic 回归
• 回归分析的深入理解
三、
进阶的方差分析简介
1. 方差分析的目的与用途
2. 方差分析在实际工作中的应用
• 方差分析的初步理解
四、
进阶的方差分析的操作、模型评估、数据分析与得出结论
1. 单因子 - 执行单因子方差分析（响应在一列中，下标在另一列中）并执行平均值的多重比较
2. 单因子（未堆叠存放） - 执行单因子方差分析，每组在单独一列中
3. 双因子 - 对平衡数据执行双因子方差分析
4. 平均值分析 - 显示正态、二项或 Poisson 数据的平均值分析图
5. 平衡方差分析 - 分析具有交叉或嵌套和固定或随机因子的平衡方差分析模型
6. 一般线性模型 - 分析具有交叉或嵌套和固定或随机因子的平衡或不平衡方差分析模型。可以包括协变量并执行平均值的多重比较。
7. 完全嵌套方差分析 - 分析完全嵌套方差分析模型并估计方差分量
8. 平衡多元方差分析 - 分析具有交叉或嵌套和固定或随机因子的平衡多元方差分析模型
9. 一般多元方差分析 - 分析具有交叉或嵌套和固定或随机因子的平衡或不平衡多元方差分析模型。还可以包括协变量。
• 方差分析的深入理解
五．
案例剖析与练习
多个案例剖析
• 通过案例的剖析，进一步提高实战水平