Minitab 21 功能列表

别再手动试错了!用Minitab 21手把手教你做DOE全因子实验(附实战数据) 本文详细介绍了如何使用Minitab 21进行全因子实验设计(DOE),帮助读者从实验规划到结果解读的全流程实战。通过系统性地探索所有因子组合,用最少实验次数揭示变量间的真实关系,特别适用于制造现场的多参数优化场景。 阅读详情

*为新增功能或改进功能

协助:

1)测量系统分析,2)能力分析,3)图形分析,4)假设检验,5)回归,6)DOE,7)控制图

图形:

1)图形生成器*,2)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,3)等值线图和旋转 3D 图,4)概率图和概率分布图,5)数据更改时自动更新图形,6)对图形使用笔刷以研究关注点,7)导出:TIF、JPEG、PNG、BMP、GIF、EMF

基本统计量:

1)描述性统计量, 2)单样本 Z 检验、单样本 t 检验、双样本 t 检验、配对 t 检验,3)单比率检验和双比率检验,4)单样本 Poisson 率检验和双样本 Poisson 率检验,5)单方差检验和双方差检验,6)相关和协方差,7)正态性检验,8)异常值检验,9)Poisson 拟合优度检验

回归:

1)Cox 回归*,2)线性回归和非线性回归,3)二元、顺序和名义 Logistic 回归,4)稳定性研究,5)偏最小二乘,6)正交回归,7)Poisson 回归,8)图:残差、因子、等值线、曲面等,9)逐步:p 值、AICc 和 BIC 选择标准,10)最佳子集,11)响应预测和优化,12)模型验证

方差分析:

1)方差分析,2)一般线性模型,3)混合模型,4)多变量方差分析,5)多重比较,6)响应预测和优化等,7)方差检验,8)图:残差、因子、等值线、曲面等,9)均值分析

测量系统分析:

1)数据收集工作表,2)量具 R&R 交叉,3)量具 R&R 嵌套,4)扩展的量具重复性与重现性,5)量具运行图,6)量具线性和偏倚,7)类型 1 量具研究,8)属性量具研究,9)属性一致性分析

质量工具:

1)运行图,2)Pareto 图,3)因果图,4)变量控制图:XBar、R、S、XBar-R、XBar-S、I、MR、I-MR、I-MR-R/S、区域、Z-MR,5)属性控制图:P、NP、C、U、Laney P’和 U’,6)时间加权控制图:MA、EWMA、CUSUM,7)多变量控制图:T 方、广义方差、MEWMA,8)稀有事件控制图:G 和 T,9)历史/过程偏移控制图,10)Box-Cox 和 Johnson 转换,11)个体分布标识,12)过程能力:正态、非正态、属性、批处理,13)Process Capability Sixpack™,14)公差区间,15)抽样验收和 OC 曲线,16)多变异图,17)变异性控制图

试验设计:

1)定义筛选设计,2)Plackett-Burman 设计,3)二水平因子设计,4)裂区设计,5)一般因子设计,6)响应曲面设计,7)混料设计,8)D 最优设计和基于距离的设计,9)田口设计,10)用户指定的设计,11)分析二元响应,12)分析因子设计的变异性,13)修补试验,14)效应图:正态、半正态、Pareto,15)响应预测和优化,16)图:残差、主效应、交互作用、立方、等 值线、曲面、线框

可靠性/生存:

1)参数分布分析和非参数分布分析,2)拟合优度测量,3)确切失效数据、右删失数据、左删失数据 和区间删失数据,4)加速寿命检验,5)寿命数据回归,6)检验计划,7)阈值参数分布,8)可修复系统,9)多种失效模式,10)概率单位分析,11)Weibayes 分析,12)图:分布、概率、故障、生存,13)保证分析

功效和样本数量:

1)用于估计的样本数量,2)公差区间的样本数量,3)单样本 Z、单样本 t 和双样本 t,4)配对 t,5)单比率和双比率,6)单样本 Poisson 率和双样本 Poisson 率,7)单方差和双方差,8)等价检验,9)单因子方差分析,10)二水平、Plackett-Burman 和一般全因子设计,11)功效曲线

预测式分析*:

1)自动化机器学习*,2)CART® 分类,3)CART® 回归,4)Random Forests® 分类(单独出售),5)Random Forests® 回归(单独出售),6)TreeNet® 分类(单独出售),7)TreeNet® 回归(单独出售)

医疗保健模块* (单独出售)

多变量:

1)主成分分析,2)因子分析,3)判别分析,4)聚类分析,5)对应分析,6)项目分析和 Cronbach alpha

时间序列和预测:

1)时间序列图,2)趋势分析,3)分解,4)移动平均,5)指数平滑,6)Winters 法,7)自相关函数、偏自相关函数和互相关函数,8)综合自回归移动平均 (ARIMA)

非参数:

1)符号检验,2)Wilcoxon 检验,3)Mann-Whitney 检验,4)Kruskal-Wallis 检验,5)Mood 中位数检验,6)Friedman 检验,7)游程检验

等价检验:

1)单样本和双样本、配对,2)2x2 交叉设计

表:

1)卡方检验、Fisher 精确检验和其他检验,2)卡方拟合优度检验,3)计数和交叉分组表

模拟和分布:

1)随机数生成元,2)概率密度、累积分布和逆累积分布函数,3)随机抽样,4)自引导和随机化检验

宏和自定义:

1)可自定义的菜单和工具栏,2)大量首选项和用户配置文件,3)功能强大的脚本功能,4)Python 集成*,5)R集成

MiniTab的拟合回归模型的分析 要确定响应与模型中每个项之间的关联在统计意义上是否显著,请将该项的 P 值与显著性水平进行比较以评估原假设。R-sq(调整):在想要比较具有不同数量的预测变量的情况下,使用调整的 R2。调整的 R2 值包含模型中的预测变量数,以便帮助选择正确的模型。如果要拟合具有不同预测变量的其他模型,请使用调整的 R2 值和预测的 R2 值比较模型与数据的拟合。例如,最佳的 5 预测变量模型的 R2 始终比最佳的 4 预测变量模型的高。R-sq(预测):使用预测的 R2 可确定模型对新观测值的响应进行预测的程度。 阅读详情

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