2021年六西格玛管理黑带（绿带）考试知识要点(76)

优点：对异常观测值不敏感，有异常观测值时建议使用次方法。
缺点：相当于符号检验，灵敏度低，样本量大。
5.数据独立性检验
数据间相互独立是指连续观测的一些数据之间，后面的数据不受前面数据的影响。
方法 —— 链检验法，也称游程检验法。
1、建立假设
H0 ：数据是相互独立的 H1 ：数据不是相互独立的
2、计算链的个数
上例中有 3个负号链和 3个正号链，共 6个链。
3、计算 和 -号的个数
上例中低于均值的数据有 7个（负号的个数 ），高于均值的数据有 7个（正号）的
个数。
4、 查附表 10 ， 从左上角 （ α =0.05 ， 双侧检验 ） 表中得临界值为 3， 从右上角表中
得 13 ，总链数为 6，没有落入拒绝域，不能拒绝原假设，说明数据独立。
假设检验方法应用分类
6.6 相关分析和回归分析
变量之间的关系通常有两种类型：
一种类型是变量之间的关系是确定的，可用某种函数来表达。
另一种类型是变量之间是某种不确定的关系，称之为相关关系。
在变量存在相关关系时，一种情况是变量都是随机变量，彼此间地位相同，任一个变
量既可以做因变量也可以做自变量；另一种情况是某些变量是可以测量和控制的非随
机变量，称之为自变量，另一个变量是随机变量，是因变量，二者地位不同，不能互
换。
相关分析主要用来 衡量变量之间线性相关的密切程度 ，回归分析则 定量给出变量间变
化规律 ， 可以提供变量相关关系的经验公式 ， 且可以判明所建立的回归方程的有效性 。
多元回归还可以判断出哪些是重要的变量，哪些是次要的变量。
6.6.1 相关分析
相关分析就是对两个变量之间线性关系的描述和度量。
（ 1）变量之间是否存在关系？
（ 2）如果存在关系，它们之间是什么样的关系？
（ 3）变量之间的关系强度如何？
（ 4）样本所反映的变量之间的关系能否代表总体变量之间的关系？
两个假定：
（ 1）两个变量之间是线性关系
（ 2）两个变量都是随机变量
1、绘制散点图获得两个连续变量之间关系的大体印象；