六西格玛管理工具的回归分析。在六西格玛管理工具的分析阶段，分析疑难问题的原因尤为重要。此时统计学中的相关分析和回归分析是强大的六西格玛管理工具。

回归分析是一种数据分析方法，确认两个或两个左右自变量之间相互依赖的定量分析。它被广泛使用。回归分析根据涉及的自变量数量分为回归分析和几斤回归分析。根据自变量数量，可分为1元回归分析和多元回归分析；根据自变量与因变量的关系，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果回归分析只包含一个自变量和一个因变量，它们之间的相关性可以用这条平行线的相似性来表示，这种回归分析称为单变量线性回归分析。如果回归分析包含两个或两个左右的自变量，且因变量和自变量呈线性相关，则称之为几斤线性回归分析。

1.确认自变量中间的一些定量分析表达式。

2.测试此表达式的可靠性水平。

3.去掉危害不大的自变量。

4.使用所需的表达式来划分或操作某个处理过程。

5.在回归分析中，自变量分为两类。

回归分析是对具有因果关系的危险因素(自变量)和另一半(因变量)的数学统计分析和求解。只有当自变量和因变量之间存在某种相关性时，所创建的回归方程才会更有意义。因此，作为自变量的要素是否与作为因变量的另一半相关，相关水平是什么，如何确定区分这类相关水平，成为回归分析中必须处理的难题。进行相关分析，通常定义相关关系，通过相关系数的大小可以区分自变量和因变量的相关水平。

回归分析是根据所需的因变量和自变量确认自变量之间的因果关系，创建回归模型，根据评价统计量求解微分方程实体模型的各个主要参数，然后评论回归模型是否能很好地拟合评价统计量。如果能拟合得很好，可以根据自变量进一步分析。

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