Minitab中国代理产品介绍
功用
Minitab软件是为质量改善、教育和研究应用领域提供统计软件和服务的先导。是全球领先的质量管理和六西格玛实施软件工具，更是持续质量改进的良好工具软件。
软件特色
1、无缝的数据准备
仅需单击导入，即可自动完成数据准备。直观的菜单选项可用于排序、堆叠、转置数据并对其进行重新编码。
2、轻松展示演示文稿
将图形和输出结果直接导出到 Microsoft Word 或 PowerPoint，从而轻松创建演示文稿并共享结果。
3、发现和探索
查看当前和过去的数据以找出趋势和模式。揭开变量之间的隐藏关系。使用 Minitab 数据分析软件来识别能够回答较具挑战性的问题的重要因素。
4、描述性统计和推理性统计
即便是非统计专家也能轻松使用的统计。轻松确定分布、关联、异常值或缺失值。
关键的统计检验包括：配对 t 检验、单比率和双比率检验、正态性检验、卡方检验和非参数检验。
5、预测式分析
可深入数据内部的高级分析和机器学习技术。
用于 Logistic 回归、因子分析、变量聚类的工具。
6、可视化
展示您的发现的图形输出；散点图、气泡图、箱线图、点图、直方图、图表、时间序列图等。
在数据发生改变时对图形进行无缝更新。使用更新的笔刷功能放大图形的所需部分，更详细地研究关注点。
Minitab基础教程
Minitab是什么？一般统计：基础统计、回归分析、分散分析多变量分析、非母数分析、TABLE(行列) 、探索性资料(数据)分析；品质管理：品质管理工具、测定系统分析、计量值数据分析、计数值数据分析、管理图分析、工程能力分析；信赖性及数据分析：分布分析、数据的回归分析、受益分析；实验计划：要因实验计划、反应表面实验计划、混合实验计划、Robust(精力充沛的)实验计划。
Minitab操作
把Minitab安装到电脑时，开始菜单及Minitab公文包里生成Minitab的运行图标。运行Minitab的方法有利用开始菜单及选择运行图标两种。
方法1.利用开始菜单运行Minitab的方法
方法2.利用Minitab图标运行的方法
Minitab画面构成
Session window:直接输入Minitab的命令或显示类似统计表的文本型结果文件的窗
WorKsheets:用于直接输入数据或可以修改的窗口，具有类似Excel中的spread sheet功能
Info窗:简要显示已使用的变量信息的窗口
History窗:储存已使用过的所有命令，并帮助已使用过的命令可重复使用
Graph窗:显示各种统计图表，同时可以打开15个窗口
Minitab菜单构成
File:有关文件管理所需的副菜单的构成
Edit:编辑Worksheetdata,外部data的link及commandlinkeditor副菜单-Manip:Worksheetdata的Split、Sort、Rank、Delete、Stack/Unstack等副菜单-Calc:利用内部函数的数据计算及利用分布函数的数据生成
Stat:是分析统计资料的副菜单，由基础统计、回归分析、分散分析、品质管理、时针序列
分析、离散资料分析、非母数统计分析等构成
Graph:为编辑Graph的GraphLayout，Chart副菜单及文字Graph构成-Editor:不使用菜单，使用命令直接作业及Clipboardsetting等副菜单Window:由控制Window画面构成的副菜单及管理Graph画面的副菜单构成
Minitab菜单(File)
Minitab菜单(Edit)
Minitab菜单(Manip)
2022年新版本Minitab21.1新增功能介绍
协助
测量系统分析
能力分析
图形分析
假设检验
回归
DOE
控制图
图形
图形生成器*
区间散点图、箱线图、气泡图、条形图、相关图、点图、热度图、直方图、矩阵图、平行图、散点图、时间序列图等
等值线图和旋转 3D 图
概率图和概率分布图
数据更改时自动更新图形
对图形使用笔刷以研究关注点
导出：TIF、JPEG、PNG、BMP、GIF、EMF
基本统计量
描述性统计量
单样本 Z检验、单样本 t检验、双样本 t检验、配对 t检
验单比率检验和双比率检验
单样本 Poisson 率检验和双样本 Poisson 率检
验单方差检验和双方差检验
相关和协方差
正态性检验异
常值检验
Poisson 拟合优度检验
回归
Cox 回归*
线性回归和非线性回归
二元、顺序和名义 Logistic 回
归稳定性研究
偏最小二乘
正交回归
Poisson 回归
图：残差、因子、等值线、曲面等。
逐步：p 值、AICc 和 BIC 选择标准
最佳子集
响应预测和优化
模型验证
方差分析
方差分析、一般线性模型、混合模型
多变量方差分析
多重比较
响应预测和优化
等方差检验
图：残差、因子、等值线、曲面等。
均值分析
测量系统分析
数据收集工作表
量具 R&R 交叉
量具 R&R 嵌套
扩展的量具重复性与重现性
量具运行图
量具线性和偏倚
类型 1 量具研究
属性量具研究
属性一致性分析
质量工具
运行图
Pareto 图
因果图
变量控制图：XBar、R、S、XBar-R、XBar-S、I、MR、I-MR、I-MR-R/S、区域、Z-MR
属性控制图：P、NP、C、U、Laney P’ 和 U’
时间加权控制图：MA、EWMA、CUSUM
多变量控制图：T 方、广义方差、
MEWMA 稀有事件控制图：G 和 T
历史/过程偏移控制图
Box-Cox 和Johnson 转
换个体分布标识
过程能力：正态、非正态、属性、批处理
Process Capability Sixpack™
公差区间
抽样验收和 OC 曲线
多变异图
变异性控制图
试验设计
定义筛选设计
Plackett-Burman 设
计二水平因子设计
裂区设计
一般因子设计
响应曲面设计
混料设计
D 较优设计和基于距离的设计
田口设计
用户指定的设计
分析二元响应
分析因子设计的变异性
修补试验
效应图：正态、半正态、
Pareto 响应预测和优化
图：残差、主效应、交互作用、立方、等值线、曲面、线框
可靠性/生存
参数分布分析和非参数分布分析
拟合优度测量
确切失效数据、右删失数据、左删失数据和区间删失数据
加速寿命检验
寿命数据回归
检验计划
阈值参数分布
可修复系统
多种失效模式
概率单位分析
Weibayes 分析
图：分布、概率、故障、生存
保证分析
功效和样本数量
用于估计的样本数量
公差区间的样本数量
单样本 Z、单样本 t 和双样本 t
配对 t
单比率和双比率
单样本 Poisson 率和双样本 Poisson 率单方差和双方差
等价检验
单因子方差分析
二水平、Plackett-Burman 和一般全因子设计
功效曲线
预测分析*
自动化机器学习*
CART® 分类
CART® 回归
Random Forests® 分类(单独出售）
Random Forests® 回归(单独出售）
TreeNet® 分类(单独出售）
TreeNet® 回归(单独出售）
医疗保健模块* (单独出售）
多变量
主成分分析
因子分析
判别分析
聚类分析、
对应分析
项目分析和 Cronbach alpha
时间序列和预测
时间序列图
趋势分析
分解
移动平均
指数平滑
Winters 法
自相关函数、偏自相关函数和互相关函数
综合自回归移动平均 (ARIMA)
非参数
符号检验
Wilcoxon 检验
Mann-Whitney 检验
Kruskal-Wallis 检验
Mood 中位数检验
Friedman 检验
游程检验
等价检验
单样本和双样本、配对
2x2 交叉设计
表
卡方检验、Fisher 精确检验和其他检验
卡方拟合优度检验
计数和交叉分组表
模拟和分布
随机数生成元
概率密度、累积分布和逆累积分布函数
随机抽样
自引导和随机化检验
宏和自定义
可自定义的菜单和工具栏
大量首选项和用户配置文件
功能强大的脚本功能
Python 集成*
R 集成
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