Page 93 - 工艺变更与报警管理

Process Change and Alarm Management
工艺变更与报警管理

不能确定工艺变更对产品平均强度有显著影响。
4. 回归分析
（1）建立回归模型

回归分析用于研究变量之间的因果关系，通过建立数学模型来描述一个或多
个自变量与因变量之间的关系。在工艺变更效果评估中，可以利用回归分析建立
工艺参数、设备状态、原材料特性等自变量与产品质量、生产效率、成本等因变
量之间的回归模型。例如，以产品的产量（Y）为因变量，以生产时间（X1）、

原材料投入量（X2）、设备运行效率（X3）等为自变量，建立多元线性回归模型：
Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+ε，其中，β0 为截距，β1、β2、β3 为回归系
数，ε 为随机误差项。通过对历史数据的分析和拟合，可以确定回归系数的值，
从而得到具体的回归方程。

（2）模型检验与评估
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①拟合优度检验：常用的拟合优度指标是 R （决定系数），它衡量了回归
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模型对观测数据的拟合程度，R 的值越接近 1，表示模型对数据的拟合效果越好，
即自变量能够解释因变量的大部分变异。例如，在上述产量与生产时间、原材料
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投入量和设备运行效率的回归模型中，如果 R =0.85，说明该模型能够解释产量
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变异的 85%，拟合效果较好。但需要注意的是，R 会随着自变量的增加而增大，
即使某些自变量与因变量实际上并无真正的关联，因此还需要结合其他指标进行
综合判断。

②显著性检验：对回归系数进行显著性检验，以确定每个自变量对因变量的
影响是否显著。通常采用 t 检验或 F 检验来判断回归系数是否显著不为零。如果
某个自变量的回归系数通过了显著性检验，说明该自变量在解释因变量的变化中
具有重要作用；反之，如果某个自变量的回归系数未通过显著性检验，可能需要

考虑从模型中剔除该变量，以简化模型并提高模型的解释力和预测能力。例如，
在上述回归模型中，经过检验发现生产时间的回归系数显著不为零，而原材料投
入量的回归系数未通过显著性检验，这可能意味着在当前的生产条件下，生产时
间对产量的影响较为显著，而原材料投入量可能存在冗余或与产量之间的关系并

非简单的线性关系，需要进一步分析其与其他因素的交互作用或采用其他形式的
模型来描述它们之间的关系。
③残差分析：残差是观测值与回归模型预测值之间的差值，通过对残差的分

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