什么是六西格玛管理分析工具的回归分析？

　　在六西格玛管理的分析阶段(analyze)中，分析问题出现的原因是至关重要的。这时，统计学中的相关分析及回归分析就是很有力的六西格玛工具。
　　
　　回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，分为回归和多重回归分析；按照自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多重线性回归分析。
　　
　　一、回归分析的主要内容为：
　　1、确定某些变量之间的定量关系式。
　　从一组数据出发，确定某些变量之间的定量关系式，即建立数学模型并估计其中的未知参数。估计参数的常用方法是最小二乘法。
　　
　　2、对这些关系式的可信程度进行检验。
　　
　　3、剔除影响不显著的变量。
　　在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中，判断哪个（或哪些）自变量的影响是显著的，哪些自变量的影响是不显著的，将影响显著的自变量入模型中，而剔除影响不显著的变量，通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。
　　
　　4、利用所求的关系式对某一生产过程进行预测或控制。
　　回归分析的应用是非常广泛的，统计软件包使各种回归方法计算十分方便。
　　
　　5、在回归分析中，把变量分为两类。
　　一类是因变量，它们通常是实际问题中所关心的一类指标，通常用Y表示；而影响因变量取值的的另一类变量称为自变量，用X来表示。在回归分析中，Y被称为因变量，处在被解释的特殊地位，而在相关分析中，X与Y处于平等的地位，即研究X与Y的密切程度和研究Y与X的密切程度是一致的。
　　
　　二、回归分析研究的主要问题是：
　　1、确定Y与X间的定量关系表达式，这种表达式称为回归方程；
　　2、对求得的回归方程的可信度进行检验；
　　3、判断自变量X对因变量Y有无影响；
　　4、利用所求得的回归方程进行预测和控制。
　　
　　回归分析是对具有因果关系的影响因素（自变量）和预测对象（因变量）所进行的数理统计分析处理。只有当变量与因变量确实存在某种关系时，建立的回归方程才有意义。因此，作为自变量的因素与作为因变量的预测对象是否有关，相关程度如何，以及判断这种相关程度的把握性多大，就成为进行回归分析必须要解决的问题。进行相关分析，一般要求出相关关系，以相关系数的大小来判断自变量和因变量的相关的程度。
　　
　　回归分析是通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实测数据来求解模型的各个参数，然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据；如果能够很好的拟合，则可以根据自变量作进一步预测。