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功能强大的统计工具Minitab 19已发布!

Minitab软件是现代质量管理统计的领先者,全球六西格玛实施的共同语言,以无可比拟的强大功能和简易的可视化操作深受广大质量学者和统计专家的青睐。


集多种新功能于一体的Minitab 19是一款更强大的统计工具


Minitab 19统计软件具备统计分析、可视化,预测和改进分析等功能,可帮助客户做出数据驱动决策。Minitab 19统计软件执行数据分析的速度比以往更快。Minitab 19同时支持32位和64位操作系统,具有算法增强功能,文档导入速度更快,并且可以更方便地通过宏命令来自动进行常规分析,让用户更快获得准确结果。Minitab 19统计软件还采用了全新的清晰界面,让软件使用起来更加便利。由于遵循了常见的应用设计原则,支持“点击而非代码”的便利操作,并通过Minitab的“协助”来引导客户完成整个分析并解释相关问题。因此,Minitab既适合老练的数据科学家和分析师,也是初学者的理想之选。



Minitab 19的新增功能

使用Minitab的新增功能让数据分析变得更加简单。


用户界面的改善

会话窗口不仅界面更加友好,而且功能上也有几点提升,包括:

指定小数点位数

通过链接轻松访问图形

缩放功能



工作表排序

使用新增的选项轻松管理Project Manager中的数据,按标题或按时间顺序对工作表进行排序。



明确的筛选设计

使用这种新型的筛选设计识别哪些因子影响您的响应变量,这种设计可以作为当主效应和二阶交互作用发生混淆时的部分因子设计的备选方案。



更多公差区间的分布选择

使用各种不同的分布计算非正态数据的统计公差区间,包括Weibull、对数正态、指数等。



因子为固定和随机的

探索变量之间的关系,运行多重比较并计算混合效应的预测值。


DOE效应图

借助效应图为一般因子设计和响应曲面设计可视化识别显著的因子和交互作用项。


Gage R&R

在相关计算中合并用户指定过程标准差(历史值)


响应优化器

使用响应优化器查找理想参数取值时包含因子的和协变量。


命令行窗格

使用面板分段技术将命令窗口从会话输出窗分开,以便通过提交扩展Minitab功能


Word和Excel的改进

将会话窗口的输出以表格形式导入Word和Excel,对输出结果的形式轻松实现客户化


Minitab 19新增功能或改进功能


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

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

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

响应预测和优化

方差分析


方差分析

一般线性模型

混合模型

多元方差分析

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

稀有事件控制图:G和T

历史/过程偏移控制图

Box-Cox和Johnson变换

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


试验设计

确定性筛选设计

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

优化设计和基于距离的设计

田口设计

用户指定的设计

分析二进制响应

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

二水平、Plackett-Burman和一般全因子设计

功效曲线


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

时间序列图

趋势分析

分解

移动分析

指数平滑

Winters方法

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

2×2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

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




2019-06-06

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