Названия команд приложения, идентификаторы рабочих листов и значения данных примеров сохраняют исходное написание. Снимки экрана, графики и загружаемые файлы представлены на английском языке.
Пример: партии сушки
В примере записаны 72 партии сушки с измерениями массы, входной влажности, температуры окружающей среды и потребления электроэнергии. Масса указана в kg, влажность — в процентах от общей влажной массы, температура — в °C, электроэнергия — в kWh.
Загрузить данные примера (CSV)Этот же пример используется в Help. CSV содержит наблюдения для импорта.
1. Создайте анализ
На боковой панели откройте Plots и создайте анализ. Задайте ему имя, выберите New blank worksheet, затем нажмите Create analysis.
2. Импортируйте данные
На вкладке Worksheet выберите Import. Выберите скачанный CSV или вставьте его содержимое. Установите разделитель Comma, используйте Decimal dot и отметьте First row contains column names. Просмотрите предварительный результат импорта, затем выберите Import into worksheet.
3. Назначьте входные столбцы
На вкладке Inputs выберите Correlation matrix / heatmap в Chart type. Откройте выбор столбцов для Variables.
Выберите batch_mass_kg, inlet_moisture_pct, ambient_temperature_c и electricity_kwh в этом порядке. При необходимости исправьте порядок стрелками вверх и вниз. Не выбирайте batch_id.
4. Настройте параметры графика
В Statistics выберите Pearson для Correlation method. Расчёт использует строки, полные по всем четырём выбранным переменным.
Откройте Labels и введите Summarize drying-variable relationships в Chart title.
5. Создайте график
Нажмите Create chart, затем откройте Results. Проверьте Data used перед сравнением графика с этим руководством. Участвуют все сохранённые строки рабочего листа; сортировка или фильтрация рабочего листа не меняет аналитическую выборку.
6. Интерпретируйте результаты
Прочитайте коэффициент
Найдите пересечение двух переменных. Коэффициент Пирсона лежит в диапазоне от −1 до +1: знак задаёт направление, а значения ближе к любому краю показывают более сильную линейную связь. Диагональ равна 1, а две половины повторяют одни и те же пары.
Корреляции Пирсона для четырёх измерений по одним и тем же 72 партиям сушки с полными данными. Посмотреть график в полном размере (в новой вкладке) Сопоставьте связи с электроэнергией
Масса и электроэнергия имеют здесь наиболее сильную наблюдаемую попарную связь, r≈0.85. Корреляции электроэнергии со входной влажностью, около +0.19, и температурой окружающей среды, около −0.13, слабее. Все коэффициенты используют одни и те же 72 полные партии; таблица сохраняет полную отображаемую точность.
Проверьте и форму
Малый коэффициент может скрывать криволинейную закономерность. Это отдельные попарные корреляции; слабая корреляция не показывает неважности переменной при совместном рассмотрении нескольких предикторов.
Выберите следующий анализ
Изучите матрицу диаграмм рассеяния и проверьте записи партий на необычные комбинации. Используйте регрессию, чтобы рассмотреть предикторы совместно. Одна корреляция не устанавливает причину.
Подробнее: прочитайте каждый раздел результатов
Полные таблицы результатов используют шесть значащих цифр, как в Help.
Использованные данные
Число строк рабочего листа равно 72; число подходящих наблюдений по всем рядам — 72; число исключённых наблюдений — 0. Использованы все исходные строки. Проверяйте эти количества и сохраняйте назначения столбцов примера при сравнении запусков. Сортировка и фильтры рабочего листа не меняют аналитическую выборку.
Все сохранённые строки рассматриваются в исходном порядке. Сортировка и фильтры рабочего листа не меняют аналитическую выборку.
| Строки рабочего листа | Подходящие наблюдения по всем рядам | Исключённые наблюдения |
|---|---|---|
| 72 | 72 | 0 |
Коэффициенты Пирсона
Читайте коэффициент на пересечении переменной строки с переменной столбца. Все пары используют одни и те же 72 полные партии. Диагональ равна 1, а противоположные половины повторяют одни и те же пары. Коэффициенты описывают отдельные линейные связи; они не учитывают остальные предикторы.
| Переменная | batch_mass_kg | inlet_moisture_pct | ambient_temperature_c | electricity_kwh |
|---|---|---|---|---|
| batch_mass_kg | 1 | -0.201984 | 0.0442099 | 0.850257 |
| inlet_moisture_pct | -0.201984 | 1 | 0.0201252 | 0.190834 |
| ambient_temperature_c | 0.0442099 | 0.0201252 | 1 | -0.134981 |
| electricity_kwh | 0.850257 | 0.190834 | -0.134981 | 1 |
Полные наблюдения
Каждая строка содержит номер исходной строки рабочего листа и все четыре выровненных измерения. Единицы — kg, проценты от общей влажной массы, °C и kWh. Эти 72 полные строки образуют общую выборку. Сохраняйте все столбцы вместе при проверке необычной партии.
| Строка рабочего листа | batch_mass_kg | inlet_moisture_pct | ambient_temperature_c | electricity_kwh |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 99.8 | 9.6 | 15.4 | 73.02 |
| 2 | 188.3 | 11.45 | 16.2 | 109.31 |
| 3 | 97.4 | 12.19 | 24.9 | 76.87 |
| 4 | 111.3 | 8.46 | 21.1 | 77.35 |
| 5 | 217.1 | 6.35 | 26.1 | 98.12 |
| 6 | 132.1 | 13.29 | 18.5 | 87.75 |
| 7 | 84.1 | 7.84 | 22 | 70.39 |
| 8 | 187.9 | 9.98 | 17.2 | 113.74 |
| 9 | 98.9 | 10.49 | 21.4 | 75.35 |
| 10 | 187.3 | 7.79 | 18.3 | 106.9 |
| 11 | 185.4 | 8.02 | 21.3 | 99.69 |
| 12 | 208.5 | 9.37 | 27.7 | 104.56 |
| 13 | 157.9 | 10.88 | 22.6 | 95.97 |
| 14 | 109.4 | 12.37 | 18.4 | 78.58 |
| 15 | 141 | 8.96 | 27.9 | 70.91 |
| 16 | 92.1 | 11.93 | 15.2 | 83.65 |
| 17 | 135.5 | 11.12 | 26.2 | 78.93 |
| 18 | 136.1 | 13.47 | 23.1 | 95.62 |
| 19 | 165.8 | 8.89 | 25.4 | 86.15 |
| 20 | 147.3 | 13.34 | 27.3 | 92.84 |
| 21 | 203.4 | 10.5 | 15.2 | 108.69 |
| 22 | 174.1 | 6.33 | 17.2 | 88.03 |
| 23 | 134.9 | 12.78 | 16.2 | 103.2 |
| 24 | 97.5 | 8.48 | 24 | 64.03 |
| 25 | 108.4 | 11.21 | 24.8 | 73.39 |
| 26 | 131.8 | 10.79 | 16.6 | 91.5 |
| 27 | 150.5 | 11.83 | 21.9 | 97.24 |
| 28 | 177 | 13.57 | 22.4 | 116.1 |
| 29 | 123.6 | 13.35 | 24.2 | 98.15 |
| 30 | 93.3 | 13.19 | 23.6 | 79.33 |
| 31 | 193.5 | 12.51 | 21.4 | 111.51 |
| 32 | 116.2 | 9.92 | 18.5 | 80.12 |
| 33 | 162.2 | 11.23 | 27.3 | 95.18 |
| 34 | 131.9 | 6.96 | 21.9 | 82.87 |
| 35 | 109 | 12.14 | 22.7 | 84.86 |
| 36 | 80.4 | 11.91 | 26.6 | 61.39 |
| 37 | 123.8 | 9.12 | 16.2 | 84.37 |
| 38 | 165.3 | 7.06 | 27.7 | 79.15 |
| 39 | 80.1 | 6.99 | 16.2 | 64.21 |
| 40 | 104.5 | 11.42 | 23.7 | 75.82 |
| 41 | 94.4 | 12.75 | 26.8 | 84.76 |
| 42 | 88.6 | 7.54 | 22.3 | 55.44 |
| 43 | 123.1 | 7.59 | 25.1 | 65.89 |
| 44 | 206.1 | 8.75 | 25.9 | 107.41 |
| 45 | 135 | 6.85 | 21.5 | 79.37 |
| 46 | 193.5 | 10.55 | 22.6 | 100.21 |
| 47 | 184.6 | 9.9 | 22.3 | 104.05 |
| 48 | 107.9 | 12.45 | 26.9 | 80.17 |
| 49 | 186.8 | 8.23 | 22.9 | 86.27 |
| 50 | 131.5 | 13.39 | 25.6 | 89.52 |
| 51 | 209.5 | 9.41 | 27.3 | 103.99 |
| 52 | 179.8 | 6.64 | 21.8 | 97.26 |
| 53 | 104.7 | 8.48 | 21.1 | 72.93 |
| 54 | 168.1 | 6.05 | 23.5 | 85.16 |
| 55 | 193.4 | 8.19 | 17.8 | 99.42 |
| 56 | 122 | 7.3 | 26.4 | 73.27 |
| 57 | 171.6 | 10.7 | 21.4 | 103.89 |
| 58 | 110.5 | 10.63 | 21.3 | 83.06 |
| 59 | 200.1 | 9.12 | 25 | 109.7 |
| 60 | 147.4 | 11.72 | 18.7 | 89.14 |
| 61 | 148.3 | 10.9 | 25.5 | 93.93 |
| 62 | 118.7 | 7.83 | 24.5 | 70.1 |
| 63 | 107.8 | 12.35 | 27.2 | 80.28 |
| 64 | 107.1 | 13.39 | 20.5 | 79.01 |
| 65 | 103.4 | 9.07 | 20.3 | 72.92 |
| 66 | 175.1 | 10.71 | 19.2 | 98.54 |
| 67 | 83.4 | 12.27 | 20.3 | 67.83 |
| 68 | 192.6 | 11.74 | 25.9 | 102.09 |
| 69 | 207.9 | 8.36 | 25.2 | 106.33 |
| 70 | 208.4 | 12.52 | 21.8 | 112.93 |
| 71 | 91.8 | 10.57 | 26.8 | 66.22 |
| 72 | 176.1 | 10.55 | 19.6 | 107.84 |
7. Создайте отчёт
Сохраните встроенный график и Data used вместе с Pearson coefficients, Complete observations. Зафиксируйте назначения столбцов и параметры графика. Включите условия исследования и результаты проверки необычных наблюдений. Сохраните единицы графика и ограничения, описанные в пошаговом разборе.
Выберите Add to report в завершённом анализе. Откройте Choose individual items and advanced options для выбора таблиц и графиков, затем выберите Add to draft. Скрытые элементы остаются в сохранённом анализе.
Назовите отчёт и добавьте цель исследования и свою интерпретацию. Выберите Save, просмотрите Preview, затем используйте Export → Download HTML. Пример ниже содержит весь выбранный материал, включая результаты за пределами одного экрана.