wlw011@163.com
发表于 2021-12-23 08:54:25
谢分享
michele_yue
发表于 2021-12-23 08:55:33
{:1_89:}
hunter5168
发表于 2021-12-23 09:15:34
:)
yitian484
发表于 2021-12-23 09:21:55
{:1_180:}
njkiller
发表于 2021-12-23 12:15:59
一起学习学习
kamire
发表于 2021-12-23 13:15:06
散点图可以用来看两个特性之间的相关性,但是你的数据精度不够,显得波动很小,恐怕难以得到有效的结果。你可以考虑重新设计实验,人为的增加某个因子的波动范围,来观察两个特性之间的相关性。分析的同时还要注意固定其他的因子,减少其他因子变异引入的误差。
猫小乐
发表于 2021-12-23 14:06:09
kamire 发表于 2021-12-23 13:15
散点图可以用来看两个特性之间的相关性,但是你的数据精度不够,显得波动很小,恐怕难以得到有效的结果。你 ...
他们都点个赞……
在做这件事情之前,应该先做MSA,确保你的测量系统是有足够分辨率,从数据上看分辨率不足
sunnyjiang
发表于 2021-12-23 14:19:36
我的理解是:
1. 你把温度和颜色一一对应(数据个数相同)
2. 然后使用相关性分析即可
kamire
发表于 2021-12-23 14:23:58
猫小乐 发表于 2021-12-23 14:06
他们都点个赞……
在做这件事情之前,应该先做MSA,确保你的测量系统是有足够分辨率,从数据上看分辨率不 ...
确实没错。
不过这也没说是测量系统分析。
sunnyjiang
发表于 2021-12-23 14:32:07
你的数据量太大,我拿部分数据做了相关性分析,P=0:):) 有相关性:负相关(数据量小不显示R 值)。
信息:
Pearson correlation of Temp (Day 1_早上) and Color(DAY 1_早上) = -0.438
P-Value = 0.000
仅供参考