WAT（Wafer Acceptance Test，晶圆允收测试）是半导体制造流程中，在晶圆完成所有前端工艺（如光刻、蚀刻、离子注入、薄膜沉积等）后，对晶圆上预设的 “测试结构（Test Key）” 进行的电学参数测试，这些参数会直接影响芯片的最终良率（Yield）。然而，由于WAT测试参数繁多，探究与良率关系时呈现多变量的复杂特征，仅依靠经验或单变量分析难以全面揭示其内在关联。回归分析（Regression Analysis）作为一种统计建模方法，能够量化WAT参数对良率的影响程度，并识别关键工艺因子。通过建立多元线性回归（MLR）或机器学习模型（如随机森林、梯度提升树），可以分析不同WAT参数的贡献度，预测良率趋势，为工艺优化提供真实有效的数据支撑。
某客户一款产品在 CP（Chip Probing，芯片探针）测试中发现，部分晶圆良率低于预期。经前期排查，工程师确认良率损失与 WAT的关键电性参数 Idsat 存在关联性。但该产品涉及多种器件，且不同器件的同类型参数呈现相似变化趋势，导致工程师难以定位关键影响因素，也无法提出有效的良率改善方案。为此，工程师决定采用多元回归方法建模分析，以便确认关键影响因素，为良率提升提供了有效指导。
因变量和自变量的选择。该案例中Yield 作为因变量放在Y栏位，WAT 测试的众多参数作为自变量放在X 栏位中；
模型参数设置。一般用默认的设置即可，Confidence level 默认95%，Include Intercept默认勾选。该案例中由于自变量数量较多， Variable Selection采用逐步回归方法（Stepwise），通过逐步添加或移除自变量来构建模型，自动移除不显著的自变量，帮助构建简约高效的拟合模型。
经验融合。要获得高精度模型，不能完全依赖数据工具本身，需结合工程经验进行干预。若明确知道某些参数对良率的影响很大，这些参数必须参与模型拟合计算，可通过Stepwise设置中的Variables to lock功能，锁定这些参数。点击Run，生成模型。
Summary Table提供了拟合模型的统计值及指标。R2（决定系数）代表自变量对因变量的解释程度，其值越高，表示模型对数据的解释越充分。Prob（>F），表示该模型拟合的显著程度，通常Prob<0.05，说明该模型显著，反之，不显著。
Parameter Estimate展示了各自变量在模型中的重要程度，通过该表可查看哪个变量对因变量的影响最为显著。Formula，可查看当前模型的拟合公式。
Modeling Results展示了模型拟合情况；如通过Residuals vs Fitted可以判断模型拟合质量，散点应随机分布在0周围，并没有明显形状（如喇叭状）。
采用逐步回归分析的方法进行建模后，最终确认变量Core035_NPG4_STD_FIN10.Ids与Core055_PPG4_STD_FIN10.Ids对于良率存在显著影响。为了验证模型是否严谨，工程师将模型排除的其他电性参数重新引入模型中进行检验。结果显示，重新引入参数的P-Value均大于0.05，未达到统计显著性水平，模型调整后的R2值也未发生显著提升，以上均表明排除的参数对模型贡献有限，且原有显著变量系数稳定，排除了多重共线性的干扰。同时，经过工程经验确认这些参数的Idsat测试值处于工艺设计窗口内，测试值波动较小，分布稳定。综合统计检验与工程判定后，确认这些参数可以不参与最终的模型拟合计算，当前回归模型结果稳定可靠。
主要影响因子确定后，工程师可以搭配DE-G中的刻画器，通过拖动图中的十字标，直接查看相应条件下的预测结果，寻找良率提升的最优配置。后续，工程师需要结合自己的专业知识，将“理论建议”转化为实际方案，确认其建议值是否处于正常工艺窗口内，是否具有可实施性等。经过评估验证后，在进行后续实验，以实现产品良率提升。
工程师可以通过Regression页面右上方提供的Save Formula/Model功能来实现良率预测，借用拟合公式在原表中生成拟合良率；针对工艺优化后未进行CP测试的情况，亦可套用该公式直接进行预测，Fit Yield低于预期的Wafer提前报废（如DK91341_10），避免流入下一道工序，帮助客户节省成本，提升效率。
通过以上案例介绍不难发现，采用DE-G软件进行回归分析，其使用方法简便，能够快速准确输出多种模型指标，图表结合帮助用户清晰明了的判断多变量对因变量的影响程度，输出公式预测新条件下的因变量。同时，搭配刻画器通过可视化的方式，明确自变量的变化如何影响因变量。其操作简单，可视化程度高，新手工程师上手难度低。
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