1、MINITAB操作指南課程內(nèi)容時間分配序 MINITAB簡介5第一章 “文件”菜單基本操作5第二章 “數(shù)據(jù)”菜單基本操作10第三章 “計算”菜單基本操作10第四章 “圖形”菜單基本操作30休 息10五章 “統(tǒng)計”菜單基本操作50課程內(nèi)容架構及課程設計序MINITAB簡介一 MINITAB歷史簡介二 MINITAB界面簡介三 MINITAB菜單簡介一、 MINITAB發(fā)展歷史 起源 1972年，美國賓夕法尼亞州立大學為作統(tǒng)計分析、教育用而開發(fā)，目前已在工學、社會學等所有領域被廣泛使用。 發(fā)展 在GE、MOTOROLA等公司已作為基本的程序而使用，且與Six-sigma有關聯(lián)的部分陸續(xù)地在完善之中

2、。版本Minitab = + = +R13R14R15MiniTabulator小型計算機二、 MINITAB界面簡介標題欄：顯示文件名稱菜單欄：顯示功能模塊會話欄：直接輸入 Minitab 的命令或顯示類似統(tǒng)計表的文本型結果文件的窗口工作表：用于直接輸入數(shù)據(jù)或可以修改的窗口三、 MINITAB菜單簡介文件(F): 主要是資料的開啟和儲存編輯(E): 編輯工作表資料, 外部data的link及command link editor副功能表數(shù)據(jù)(A): 工作表資料的分割、合并、排序、堆壘、資料形態(tài)的改變等功能計算(C): 利用內(nèi)部函數(shù)的資料計算及利用分布函數(shù)的資料生成統(tǒng)計(S): 執(zhí)行統(tǒng)計分析如

3、基礎統(tǒng)計、假設檢驗、回歸分析、ANOVA、DOE圖形(G): 各種圖形的繪制、編輯如散布圖、直方圖、箱型圖、正態(tài)分布圖編輯(D): 不使用功能表，直接使用命令行作業(yè)工具(T): 工具列窗口(W): 窗口畫面的管理幫助(H): 操作說明第一章“文件”菜單基本操作“文件”菜單功能概述一 打開項目二 打開工作表“文件”菜單功能簡介一、 打開項目二、 打開工作表第二章“數(shù)據(jù)”菜單基本操作“數(shù)據(jù)”菜單功能概述一、拆分列二 堆疊“數(shù)據(jù)”菜單功能概述（兩列堆壘）（行堆壘成列）（多列堆壘）（列拆分為列）一 拆分列二 堆疊第三章“圖形”基本操作一、散點圖二、直方圖三、箱線圖“圖形”菜單功能概述展示兩列數(shù)據(jù)間的相

4、關趨勢；展示一列數(shù)據(jù)的分布狀況；展示混合數(shù)據(jù)間的分布差異。展示一列數(shù)據(jù)的分布狀況；展示混合數(shù)據(jù)間的分布差異。一 散點圖結論：溫度很有可能影響到不良率二 直方圖案例： D處7線PRESS有三臺并行生產(chǎn)，需判斷它們之間對Tilt是否有差異。三 箱線圖第四章“統(tǒng)計”基本操作第一節(jié)、基本統(tǒng)計第二節(jié)、回歸分析第三節(jié)、方差分析第四節(jié)、控制圖第五節(jié)、質量工具第一節(jié)基本統(tǒng)計一、顯示描述性統(tǒng)計二、單樣本t檢驗三、雙樣本t檢驗四、檢驗五、2檢驗六、相關分析七、正態(tài)檢驗基本統(tǒng)計概述統(tǒng)計均值、標準差組連續(xù)數(shù)據(jù)與標準比較組連續(xù)數(shù)據(jù)之間比較個比率與標準比較個比率之間比較個以上變量間相關性分析變量是否呈正態(tài)分布檢驗一 顯示

5、描述性統(tǒng)計數(shù)據(jù)二 單樣本t檢驗根據(jù)歷史經(jīng)驗，Tilt的測量數(shù)據(jù)的分布接近于正態(tài)，但假設不知道 。為了檢驗總體平均值是否為 5 并獲得平均值的 9% 置信區(qū)間，需要使用 t 過程。結論：P0.05,無法否定原假設，即樣本所代表的總體的平均值。故混合tilt的均值無異常。三 雙樣本t檢驗結論：P .65。 作為競選活動管理者，您收集了 950 名隨機選擇的黨派成員的數(shù)據(jù)，并發(fā)現(xiàn)有 560 人支持該候選人。您進行了一項比率檢驗，以確定支持者的比率是否大于必需比率 0.65。此外，還構造了 95% 的置信限，以確定支持者比率的下限。結論：P=10.05, 無法否定原假設，即支持候選人的黨派成員的比率不

6、大于 0.65 這一必需比率, 建議她不要競選州地區(qū)檢察官職位。五 雙比率檢驗(2P)作為一個部門經(jīng)理，你需要決定選購一款復印機。經(jīng)過比較20多個品牌復印機的價格、質量、售后等多方面因素后，選定了兩款：A、B。由于之前公司已經(jīng)有使用這兩種復印機，所以隨機50個數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)A款有過6次維修記錄，而B款有過8次維修記錄。該部門經(jīng)理要選購復印機哪款1、兩個母體比例差異量95%的信賴區(qū)間： (-0.175790, 0.0957903) ，在這個區(qū)間內(nèi)，包含0，即兩個母體的比例相等2、差值 = 0(與 0) 的檢驗: Z = -0.58 P 值 = 0.564，即95%置信區(qū)間， P-Value 0.05

7、，接受原假設，即復印機A與B之不良率相等。六 相關分析 現(xiàn)有 200 名學生的語文和數(shù)學 SAT 得分以及大學一年級平均成績，我們要研究這些變量之間的相關性。我們使用具有默認選項的相關來顯示 p 值。結論：P都0.05, TILT呈正態(tài)分布第二節(jié)回歸分析一般回歸分析回歸分析概述一班現(xiàn)線性回歸分析擬合線圖回歸分析一、簡單回歸分析概述 為了查明變量之間函數(shù)的相關性而假定某數(shù)學模型，從已測定變量的數(shù)據(jù)中推定其模型的統(tǒng)計性分析方法。根據(jù)這樣的函數(shù)模型，從一個變量的變化能預測另一個變量的變化。如）父親和兒子的身高關系、工程溫度影響的制品強度輸出變量：欲預測的變量，受輸入變量影響。輸入變量：影響輸出變量的

8、變量。 輸入變量與輸出變量（反應變量）父親的身高和工程溫度都是獨立變量，兒子的身高和制品強度都是輸出變量。一、簡單回歸分析概述 R-Sq值叫決定系數(shù)，用 R2 表示 在0 R2 1范圍，總變動中被回歸線說明的變動所占的比率 R2 值越接近1時，回歸線越高，判斷越有意義 合理的值是多少？根據(jù)情況不同，尤其是工程和工程和產(chǎn)業(yè)不同。一般值為0.7以上是可以認為輸出變量和輸入變量的關系大 如果R2是0.679（67.9%），用回歸方程式能說明散布的67.9%，剩下的 32.1%是別的原因造成的 決定系數(shù)一、簡單回歸分析概述輸出變量：欲預測的變量，受輸入變量影響。輸入變量：影響輸出變量的變量。 簡單的線

9、性回歸 簡單的線性回歸，研究兩變量間的關系： 響應變量（Y）和預測變量（X） 如果兩變量的關系存在，線性回歸模型可預測響應輸出 線性回歸方程一、簡單回歸分析概述 為了知道機械的使用年度和保養(yǎng)費用之間的關系，得到了有關對相同機械保養(yǎng)記錄的如下數(shù)據(jù)：3 1 5 8 1 4 2 6 9 3 5 7 2 639 24 115 105 50 86 67 90 140 112 70 186 43 126使用年度(年)保養(yǎng)費用(千元)1）求說明X與Y之間關系的回歸方程式2) 若使用年度為10年，保養(yǎng)費用為多少？一、簡單回歸分析概述結果確認 殘差分析檢驗殘差的正態(tài)性直方圖表現(xiàn)殘差的分布形態(tài)殘差vs擬合值表示殘差隨Y變化的分布，希望在0兩側的分布是任意的，平均值接近0殘差 vs觀測值順序. 表示殘差按資料提供順序的分布趨勢，希望是隨機的第三