Minitab Statistical

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發(fā)表日期：2023-04-01

產(chǎn)品摘要：

掌握統(tǒng)計(jì)的強(qiáng)大力量。數(shù)據(jù)無(wú)處不在，而您能否真正發(fā)揮出所擁有數(shù)據(jù)的價(jià)值？Minitab Statistical Software 會(huì)審視當(dāng)前及過(guò)往的數(shù)據(jù)，以找出趨勢(shì)并預(yù)測(cè)規(guī)律、發(fā)現(xiàn)變量之間隱藏的關(guān)系并創(chuàng)建令人震撼......

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產(chǎn)品介紹
技術(shù)參數(shù)

掌握統(tǒng)計(jì)的強(qiáng)大力量。

數(shù)據(jù)無(wú)處不在，而您能否真正發(fā)揮出所擁有數(shù)據(jù)的價(jià)值？Minitab Statistical Software 會(huì)審視當(dāng)前及過(guò)往的數(shù)據(jù)，以找出趨勢(shì)并預(yù)測(cè)規(guī)律、發(fā)現(xiàn)變量之間隱藏的關(guān)系并創(chuàng)建令人震撼的可視化，從容應(yīng)對(duì)最嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。

讓強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)、行業(yè)領(lǐng)先的數(shù)據(jù)分析以及動(dòng)態(tài)可視化為您所用，探索無(wú)限可能。

探索

無(wú)論組織的各成員是否具備統(tǒng)計(jì)背景知識(shí)，Minitab 都能為他們提供全方位助力，助其預(yù)測(cè)更好的結(jié)果、設(shè)計(jì)更好的產(chǎn)品并改進(jìn)過(guò)程，從而產(chǎn)生更高收入、縮減成本。只有 Minitab 能夠以獨(dú)特的集成式方法來(lái)提供軟件和服務(wù)，讓組織可以利用云推動(dòng)業(yè)務(wù)卓越發(fā)展，不受地點(diǎn)限制。

關(guān)鍵的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)包括：t 檢驗(yàn)、單比率和雙比率檢驗(yàn)、正態(tài)性檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)和等效性檢驗(yàn)。

預(yù)測(cè)趨勢(shì)

利用我們的高級(jí)分析，訪問(wèn)現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析功能并進(jìn)一步探索數(shù)據(jù)。使用革命性的預(yù)測(cè)分析技術(shù)，輕松、熟練地預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)、比較備選方案以及預(yù)測(cè)您的業(yè)務(wù)。

使用 Minitab Statistical Software 中的經(jīng)典方法，與開(kāi)源語(yǔ)言 R 或 Python 集成，或者使用現(xiàn)在 Minitab 的預(yù)測(cè)分析模塊中提供的機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如分類(lèi)和回歸樹(shù) (CART^®)、 TreeNet^® 和 Random Forests^®），進(jìn)一步增強(qiáng)您的預(yù)測(cè)能力。

實(shí)現(xiàn)成果

眼見(jiàn)為實(shí)。若要準(zhǔn)確展示研究結(jié)果與成就，可視化必不可少。圖形生成器可快速輕松地確定哪一張圖形能夠詳盡顯示您的數(shù)據(jù)，哪一張能夠支持您的分析。

將交互式工具與方便瀏覽的圖庫(kù)搭配使用，您無(wú)需重新執(zhí)行分析就能查看并探索多個(gè)圖形選項(xiàng)。即便每次使用相同的數(shù)據(jù)，Graph Builder 也能無(wú)縫地更新條形圖、相關(guān)圖、熱度圖等其他內(nèi)容，以便您能夠?qū)Ｐ倪x擇最能展示見(jiàn)解的可視化圖形。

* 新增功能或改進(jìn)功能

協(xié)助

    測(cè)量系統(tǒng)分析
    能力分析
    圖形分析
    假設(shè)檢驗(yàn)
    回歸
    DOE
    控制圖

醫(yī)療保健模塊
圖形

    圖形生成器*
    區(qū)間散點(diǎn)圖、箱線圖、氣泡圖、條形圖、相關(guān)圖、點(diǎn)圖、熱度圖、直方圖、矩陣圖、平行圖、散點(diǎn)圖、時(shí)間序列圖等
    等值線圖和旋轉(zhuǎn) 3D 圖
    概率圖和概率分布圖
    數(shù)據(jù)更改時(shí)自動(dòng)更新圖形
    對(duì)圖形使用筆刷以研究關(guān)注點(diǎn)
    導(dǎo)出：TIF、JPEG、PNG、BMP、GIF、EMF

基本統(tǒng)計(jì)量

    描述性統(tǒng)計(jì)量
    單樣本 Z 檢驗(yàn)、單樣本 t 檢驗(yàn)、雙樣本 t 檢驗(yàn)、配對(duì) t 檢驗(yàn)
    單比率檢驗(yàn)和雙比率檢驗(yàn)
    單樣本 Poisson 率檢驗(yàn)和雙樣本 Poisson 率檢驗(yàn)
    單方差檢驗(yàn)和雙方差檢驗(yàn)
    相關(guān)和協(xié)方差
    正態(tài)性檢驗(yàn)
    異常值檢驗(yàn)
    Poisson 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)

回歸

    Cox 回歸
    線性回歸
    非線性回歸
    二元、順序和名義 Logistic 回歸
    穩(wěn)定性研究
    偏最小二乘
    正交回歸
    Poisson 回歸
    圖：殘差、因子、等值線、曲面等。
    逐步：p 值、AICc 和 BIC 選擇標(biāo)準(zhǔn)
    最佳子集
    響應(yīng)預(yù)測(cè)和優(yōu)化
    模型驗(yàn)證
    多變量自適應(yīng)回歸樣條

方差分析

    方差分析
    一般線性模型
    混合模型
    多變量方差分析
    多重比較
    響應(yīng)預(yù)測(cè)和優(yōu)化
    等方差檢驗(yàn)
    圖：殘差、因子、等值線、曲面等。
    均值分析

測(cè)量系統(tǒng)分析

    數(shù)據(jù)收集工作表
    量具 R&R 交叉
    量具 R&R 嵌套
    擴(kuò)展的量具重復(fù)性與重現(xiàn)性
    量具運(yùn)行圖
    量具線性和偏倚
    類(lèi)型 1 量具研究
    屬性量具研究
    屬性一致性分析

質(zhì)量工具

    運(yùn)行圖
    Pareto 圖
    因果圖
    變量控制圖：XBar、R、S、XBar-R、XBar-S、I、MR、I-MR、I-MR-R/S、區(qū)域、Z-MR
    屬性控制圖：P、NP、C、U、Laney P’ 和 U’
    時(shí)間加權(quán)控制圖：MA、EWMA、CUSUM
    多變量控制圖：T 方廣義方差控制圖、MEWMA
    稀有事件控制圖：G 和 T
    歷史/過(guò)程偏移控制圖
    Box-Cox 和 Johnson 轉(zhuǎn)換
    個(gè)體分布標(biāo)識(shí)
    過(guò)程能力：正態(tài)、非正態(tài)、屬性、批處理
    Process Capability Sixpack™
    公差區(qū)間
    抽樣驗(yàn)收和 OC 曲線
    多變異圖
    變異性控制圖

試驗(yàn)設(shè)計(jì)

    定義篩選設(shè)計(jì) *
    Plackett-Burman 設(shè)計(jì)
    二水平因子設(shè)計(jì)
    裂區(qū)設(shè)計(jì)
    一般因子設(shè)計(jì) *
    響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)
    混料設(shè)計(jì)
    D 最優(yōu)設(shè)計(jì)和基于距離的設(shè)計(jì)
    田口設(shè)計(jì)
    用戶(hù)指定的設(shè)計(jì)
    分析二元響應(yīng)
    分析因子設(shè)計(jì)的變異性
    修補(bǔ)試驗(yàn)
    效應(yīng)圖：正態(tài)、半正態(tài)、Pareto
    響應(yīng)預(yù)測(cè)和優(yōu)化
    圖：殘差、主效應(yīng)、交互作用、立方、等值線、曲面、線框

可靠性/生存

    參數(shù)分布分析和非參數(shù)分布分析
    擬合優(yōu)度測(cè)量
    確切失效數(shù)據(jù)、右刪失數(shù)據(jù)、左刪失數(shù)據(jù)和區(qū)間刪失數(shù)據(jù)
    加速壽命檢驗(yàn)
    壽命數(shù)據(jù)回歸
    檢驗(yàn)計(jì)劃
    閾值參數(shù)分布
    可修復(fù)系統(tǒng)
    多種失效模式
    概率單位分析
    Weibayes 分析
    圖：分布、概率、故障、生存
    保證分析

功效和樣本數(shù)量

    用于估計(jì)的樣本數(shù)量
    公差區(qū)間的樣本數(shù)量
    單樣本 Z、單樣本 t 和雙樣本 t
    配對(duì) t
    單比率和雙比率
    單樣本 Poisson 率和雙樣本 Poisson 率
    單方差和雙方差
    等價(jià)檢驗(yàn)
    單因子方差分析
    二水平、Plackett-Burman 和一般全因子設(shè)計(jì)
    功效曲線

預(yù)測(cè)分析

    自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)
    CART® 分類(lèi)
    CART® 回歸
    MARS®
    Random Forests® 分類(lèi)
    Random Forests® 回歸
    TreeNet® 分類(lèi)
    TreeNet® 回歸

多變量

    主成分分析
    因子分析
    判別分析
    聚類(lèi)分析
    對(duì)應(yīng)分析
    項(xiàng)目分析和 Cronbach alpha
    多變量自適應(yīng)回歸樣條

時(shí)間序列和預(yù)測(cè)

    時(shí)間序列圖
    趨勢(shì)分析
    分解
    移動(dòng)平均
    指數(shù)平滑
    Winters 法
    自相關(guān)函數(shù)、偏自相關(guān)函數(shù)和互相關(guān)函數(shù)
    綜合自回歸移動(dòng)平均 (ARIMA)
    Box-Cox 變換*
    增廣迪基–富勒檢驗(yàn)*
    最佳 ARIMA 模型預(yù)測(cè)*

非參數(shù)

    符號(hào)檢驗(yàn)
    Wilcoxon 檢驗(yàn)
    Mann-Whitney 檢驗(yàn)
    Kruskal-Wallis 檢驗(yàn)
    Mood 中位數(shù)檢驗(yàn)
    Friedman 檢驗(yàn)
    游程檢驗(yàn)

等價(jià)檢驗(yàn)

    單樣本和雙樣本、配對(duì) 2x2 交叉設(shè)計(jì)

表

    卡方檢驗(yàn)、Fisher 精確檢驗(yàn)和其他檢驗(yàn)
    卡方擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
    計(jì)數(shù)和交叉分組表

模擬和分布

    隨機(jī)數(shù)生成元
    概率密度、累積分布和逆累積分布函數(shù)
    隨機(jī)抽樣
    自引導(dǎo)和隨機(jī)化檢驗(yàn)

宏和自定義

    可自定義的菜單和工具欄
    大量首選項(xiàng)和用戶(hù)配置文件
    功能強(qiáng)大的腳本功能
    Python 集成
    R 集成

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