EXCEL看相关：
主要是看EXCEL中两组数据是否存在相关（有相关了才有机会找一下规律），一般公司要求的相关在80%以上即认为有相关。相关的简单做法就是选择两组数据做成散点图。
确认相关要求取样数据不能集中，需要有上中下的数据，这样才能更鲜明的体现出相关的特性。
点击散点图右击选择“添加趋势线”→“线性”→点击“显示公式”&“显示R平方值”，显示的R²的根号值即为两者的相关，图中R²=0.8234，相关就是90.7%
一般我们都是使用计算公式Y=1.254X+2.5854来直接引用计算风险流出的数据：SPEC（Y）是20的话，X=13.8872。实际这个只是个理想的情况，这种数据只能存在于图形中的虚线上，实际情况数据存在一定的偏移，所以我们需要借助Minitab，追加一个置信区间，计算在置信区间里面对应值的范围。
数据直接拷贝到Minitab中，“统计”→“回归”→“拟合线图”，“响应”选择输出的“Y”，“预测变量”选择“X”→选择“线性”→“选项”点击，选择“显示置信区间”&“显示预测区间”。置信水平95%是默认的。
我们得到了如下数据：Y=2.585+1.254X，还有S值，这个值是观测数据到回归线的平均距离。这个值越小越好，说明检测值和拟合值差异小。这时候我们就可以引入计算公式ΔY=Y±2S，来计算风险范围。比如SPEC上限是20，那么ΔY=20，Y允许的最小值为20-2*1.26386=17.47228，最大值为20+2*1.26386=22.52772 ，计算风险批量的时候我们可以根据这两个值去限定风险，在这个例子中我们应该采用的是最小值17.47228来规避出货风险，所以用最小值计算X值，得到的应该是11.8718，超过这个值的对应部材是有风险的，需要选别出来进行实测确认。如果在库中没有超过这个值的，那么在库可以认为没有风险。这个和直接使用一次函数计算得到的值X=13.8872是有差异的，因为他考虑了实际数据的偏移量，就像图中的红色点不在黑色的实线上一样。
