minitab回归分析结果图表解读
请问minitab四合一残差图，排列图，如何分析？
请问minitab四合一残差图，排列图，如何分析？
1.定性的分析,可以利用散点图scatterplots看是否正相关,负相关,以及相关性的强弱.如果有两个以上的因子,可以用matrixofplots.
2.定量分析,可以用Basicstatistics中的correlation计算出相关度.
3.还可以利用回归分析,ANOVA分析等都可以看出一定的相关性.
以上意见,仅供参考!
哪个数据可视化工具比较好？
看了一下其他的回答，都是利用现有的可视化软件，这里以Python为例，介绍2个比较好用的可视化包—seaborn和pyecharts，简单易学、容易上手，绘制的图形漂亮、大方、整洁，感兴趣的朋友可以尝试一下，实验环境win10 python3.6 pycharm5.0，主要内容如下：
：这是一个基于matplotlib的可视化包，是对matplotlib更高级的API封装，绘制的图形种类繁多，包括常见的折线图、柱状图、饼状图、箱型图、热力图等，所需的代码量更少，使用起来更方便，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用：
安装seaborn，这个直接在cmd窗口输入命令“pip install seaborn”就行，如下：
安装成功后，我们就可以进行简单的测试了，代码如下，很简单：
程序运行截图如下：
更多示例的话，可以查看seaborn官网的教程，很丰富，也有详细代码注释和说明，值得学习一下：
：这个是echarts提供给python的一个接口，在前端的数据可视化中，可能会用到这个echarts包，借助pyecharts，我们不仅可以绘制出漂亮的柱状图、折线图等，还可以绘制3D图形、地图、雷达图、极坐标系图等，简单好用，非常值得学习，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用：
安装pyecharts，这个直接在cmd窗口输入命令“pip install pyecharts”就行，如下：
安装成功后，我们就可以进行简单的测试了，代码如下，绘制了一个简单的柱状图：
程序运行截图如下：
更多示例的话，也可以查看官方的教程，介绍很详细，参数说明也很具体，值得一学：
至此，这里就简单介绍了seaborn和pyecharts包的安装和使用。总的来说，这2个包使用起来非常方便，简单易学、容易上手，绘制的图形也很美观、漂亮，只要你有一点python基础，看看官方示例，很快就能掌握的，当然，你也可以使用可视化工具来完成，像JMP等，这里就是提供一种思路，感兴趣的朋友可以尝试一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言。