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功能强大的统计工具Minitab的新增及改进功能

Minitab Statistical Software提供业务和预测分析,再配合重要的可视化,可以促成可创造价值的数据驱动型决策。

无论组织的各成员是否具备统计背景知识,MIinitab都能为他们提供全方位助力,助其预测更好的结果、设计更好的差评改进过程,从而产生更高收入、缩减成本。只有Minitab能够以独特的集成方法来提供软件和服务,让各组织制定出可推动卓越经营的更好决策。


以下是Minitab的新增及改进功能:


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

  • 散点图、矩阵图、箱线图、点图、直方图、控制图、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家宴

  • 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:

  • 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

  • 偏小二乘

  • 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

  • 极佳子集

  • 响应预测和优化

  • 回归验证和二元Logistic回归


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

  • 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/过程偏倚控制图

  • Box-Cox 和 Johnson

  • 个体分布标识

  • 过程能力:正态、非正态、属性、批处理

  • Process Capability SixpackTM

  • 公差区间

  • 抽样验收和OC曲线

  • 多变意图

  • 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最优设计和基于距离的设计

  • 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

  • 确切生效数据、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

  • Weihaves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


预测式分析

  • CART分类

  • CART回归


多变量:

  • 主成分分析

  • 因子分析

  • 判别分析

  • 聚类分析

  • 应对分析

  • 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

  • Wwinters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

  • 等价检验


单样本和双样本配对

  • 2x2交叉设计


卡方检验,Fisher精确检验和其他检验

  • 卡方拟合优度检验

  • 技术和交叉分组表

  • 模拟 和分布


随机数生成元

  • 高绿密度、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

  • 大量首选项和哟农户配置文件

  • 功能强大的脚本功能

  • Python集成时间序列和预测序列




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2020-10-19

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