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[质量管理体系] Minitab 介绍

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发表于 2007-9-11 14:57 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
广东安规检测
有限公司提供:
其使用方式和特点如下:1 l/ P% y1 O6 f

1 O' C8 n) J& S操作简便
" S5 J  K* y% p5 U/ p, O) C/ s- v( y
可自定义菜单和工具栏 + J8 h" v8 A  g  l, I2 O
项目管理器:使分析组织得更符合逻辑 9 o9 a0 v! o3 A& H- R
StatGuide™: 解释输出结果
, ]# F5 ~/ g) mReportPad™: 生成报告
. r# t/ [1 _. S4 B* Y3 J在线使用指导 ( [! I0 W( }. ~  P/ I7 \/ `. ~
智能对话框: 可记忆最近设置
  j' H* d3 N1 F5 C5 L* V简洁、易懂的HTML 帮助系统 $ S4 ?% n0 k& }# b! R3 P5 Q* j
多种样式及用户可编辑界面
5 M$ D1 \. f* T; w  F1 W! K# B  _! a+ `$ F& |  b
! I5 I5 ~8 Y, K! ]5 E
数据和文件管理 0 X3 [, A/ c* l, _! p  ]8 J3 ~2 J
9 u- P! u9 |( K4 U6 H7 l8 R: {
可按HTML格式保存输出结果和数据 & F- l; y% J. ~: J9 f& h1 t% B
不限大小工作表 2 T' w! a" I9 F+ @
嵌入/嵌出:Excel表格,文本及其它格式
( d" B" L3 x2 p9 S% O) |! I可单独嵌入Excel表的某一页 9 |. ^5 r5 d+ y; h% b
嵌入流通格式 ( D8 x9 g, T: c; w. B: R
ODBC查询
$ z' o( m$ W. V1 u; B2 J自动填充 ; M* N3 y+ D2 ^* b
隐藏和取消隐藏列
6 k9 w5 q8 n& Y- X1 \% d数据操作:合并,子集,筛选,矩阵转换,改变数据形式 % q; m  e* @0 L" D9 l6 i
在数据窗口内查找替换
- E# d$ i$ J8 [5 u% y每工作表最多可有4000列 ( e2 |1 T+ v. q, j: n* V
矩阵函数
8 u& Z! T( u1 M1 `4 w! ?双精度工作表 $ \4 s: w+ \9 |0 L0 ?) Q$ S
新式升级的数据采样功能
$ ]% C3 s, z2 D, M* [! M, ]5 k8 k; Z5 @

4 J! N. D9 c6 k- C, n图表 , T  Y9 N2 H2 K3 b* Y6 V
  ^3 U* y9 |  P) y9 Z2 x
最新现代化图表引擎 . j% W$ }+ ^( q1 ~) N% L6 `
图表库和改进的对话框使建立图表更简单
, F$ w- k$ e: k- }3 v可互动编辑属性(轴向,比例等)并可就图表生成新数据
. p$ k! h1 y4 ^* l5 r7 f: ~直观工具保证了可在一页放置多个图表 & E8 N. s  r. `5 @6 _4 O$ \) U
可显示不同变量数据或在同一页面板分类显示
( P$ g; z9 D- y) C信息显示工具:工具提示,十字交叉,标记
0 ]$ ~# T" r/ G7 [6 i  [6 K可按个人喜好设置图表默认属性
* P" v# G+ X" d数据改变图表随之改变 , N7 X2 D; O! J/ z+ _
内置图表:单击鼠标即可获得各种演示图表 . f3 m4 C  g/ @
三维旋转图
5 ^) @! u/ s7 u3 Y: c" H分散图,框图,点图,柱状图,图表,时间序列图
- i* C" e7 {' S7 J# @; E5 `& q2 q4 H概率分布图,等高线图 , K0 A9 F0 P( I; E7 A. @" u+ a! P
矩阵图,饼图 * j" A" Z& N+ i% ^7 x
区间图,单一值图,面积图表
5 j: H  A' o. B% N& @各种专用图表
) J$ Q' n0 l( o7 R/ LOLE: 在其他应用中编辑MINITAB 图表
! `; V, k: c8 u! d  W$ ]2 n图形浮动框 $ `, z* V& b$ |7 K
可另存为 TIFF, JPEG, PNG, BMP格式 8 m5 ]% G6 H. q3 I$ t$ I' R- d7 l  m
+ c! X- r2 |( M" o$ M& h: s2 W

! D7 p, x9 L- W. v) ?# a  o& g. w; G' C3 u/ l4 Q
4 E/ m3 a9 ^! }$ J1 Z. M
完整的指令语言 ; z5 _! T6 Z* t
强大的宏功能保证可自动执行任务或完成其它新的功能 # q5 T+ w' t  ?$ I
3 y- l4 O) }" X( N. G9 b: e

* L/ B% z7 Y( ~# n5 w基础统计
' }" i- g. F1 [, `! Z6 D' V% p/ X' L, a
描述统计 # o5 i* _. B) O0 g3 b+ T* `  _
置信区间,单样本和双样本t测试,成对的t检验   M: _  [5 j/ Z9 L5 _" H' @6 H
对单比例和双比例问题进行评估和测试 / T* k% h# y6 M. \; ?
相关性和协方差
& {' s9 Q  V" P! k$ T" i正态性检验
- @' G9 z* J! U) z等方差测试 $ d/ W- {, O1 [5 F/ m/ j
从摘要数据生成统计表
2 N$ U' y' Z- ]" J8 \8 }" u
! J2 T- f' g: E% A5 s& D0 E1 R: U: l9 H2 n) D3 P+ n
回归分析
1 h# ^1 n/ }4 t6 _% X* f% _9 y) x. e8 I5 n4 Q0 u
线性回归 2 r, G) Q- }( T8 P+ B  D( t( K
多项式回归 - a+ \9 E) s# |# h
逻辑回归 - Z7 Q4 a. d6 }( R% r6 ]
部分最小二乘法 (PLS)
1 B: b& J) m6 p( T逐步回归和最佳子集 5 G4 x- U6 ?/ r/ E1 w/ E, Y
残差图 * D7 k: b9 h, a+ E
; I) K9 w$ \3 w! L# [

" i2 u9 \' O! e; g方差分析 ' V9 z+ `& Q) y7 c2 [* k! |

6 Q- f0 f1 L, X; ?* v- j0 DANOVA " A0 G0 F, `" q( q
普通线性模型 (GLM) & W; ?/ K1 i! `4 a4 X0 |, r( e' l
非对称嵌套设计 ( a+ r8 o% P) O( O8 v  K
MANOVA . S0 y, @: F0 M0 B( [
完全嵌套方差分析 ! Z* {) {! D7 d, I0 }4 h
均值分析 3 j2 u) z6 |" i6 ^
多重比较
0 {. u4 l! P; k残差,主效果及交互图
6 _% S, e$ B5 y; r7 C/ H9 A
' D+ u8 u, B' a3 V) G4 S" z
# S5 n" G% |) S8 K! k% ?5 ?1 G统计处理控制
3 `1 y1 J4 M9 t9 i# Q6 g* j0 t3 z+ I; G8 B2 {1 M  ]" M
运行图
6 F, `/ W/ N; _) @$ M, i  D柏拉图
  K) X, z9 F( g5 B鱼骨图 5 {; y) A& c) ]8 h% ~3 c+ O
控制图表: X Bar, R, S, XBar-R, XBar-S, I, MR, I-MR, I-MR-R/S, MA, EWMA, CUSUM, zone, short run, p, np, c, u
: J$ ^7 ^5 T9 p* k1 f0 I% V% c/ v多元控制图表: T2, 广义方差, MEWMA 8 Y! u3 J/ H& G5 l( Z" z
针对特殊因素的自定义测试
# W0 V& L# v6 K$ ^5 M  `单值分布识别
* a* O! n# F2 C! [1 Y. fBox-Cox 转换 8 m2 }- I. m! m# |, b
Johnson 转换 # A4 y/ E# a  ^7 v5 B" T( F! D
历史/移入处理图表能力
1 m1 T  p; Y/ K4 O2 T过程处理能力:正态,非正态,属性和批量处理 . f9 e5 X. v" g$ {+ c: p
处理多元变量的能力 " Z( X* X. [& t3 M5 |' ]0 ?
处理功能Sixpack™
/ L* e# C. h, p' SShainin 多变量图 2 ], R) e) W5 T
对称图
4 i0 I5 w6 n% W$ z  Q
' c6 k! G3 N% [
; E4 y" z7 M  \- l2 m: U( l9 j% m测量系统分析 + [, D; i0 f* j: d
9 u; p" k/ U+ X# V0 O
Gage R&R: ANOVA 和 XBar-R 方法
# Z, V+ m. L1 ]! S2 ~) t+ _嵌套Gage R&R
  t1 B4 H9 x1 l0 i属性Gage 研究 - AIAG 分析模式 + P4 L9 X4 R* {% O+ L
属性协议分析
$ z( u/ |! }4 e3 \0 w6 CGage 线性度和偏差 ! i3 E/ _# e$ S3 L3 F
Gage 运行图
8 [& ~4 `7 `0 @' h
: @+ b. v0 f" Y* r* W
: `7 }6 i5 `' S# |试验设计
5 q1 D5 @# t. U' A* j& S3 L! h
; i; ]# R# V3 y) S8 a两阶阶乘设计 8 P* ?( a& }8 ~# N# M9 ^: y
通用全因子设计 ! b& D; w- V, h3 r2 o8 P. T
Plackett-Burman 设计 ! T" K' Q& i, |, {
响应表面设计
9 B% M2 Y3 E6 x+ [" {8 M矩阵设计
# d  I6 k: v2 ~0 OD最佳和基于距离的设计 % b, K# K0 A9 H
田口设计
0 T' v) {7 S2 v% n: ?1 c, c& ~. |/ N用户自定义设计
0 t4 o7 @" r7 m8 W8 o6 J因子变量分析设计
% R+ p8 y# e0 |3 ]响应预测 ' R  b" n; S0 S# b+ e
动态修补
! H1 P% J; x# C: o5 S+ E2 l. d矩阵图
+ }" h' y2 n- f6 @* k4 c( \覆盖等高线图 " f* s' N% l/ Q( m% y. n
图:残差图,主要效果图,交互图,立方图,等高线图,表面图和线帧图
) ?5 y" D3 x9 U+ J回应优化器
2 n9 t* T) [" `, S( E  G, n3 U# J: X2 k" s1 {: B5 u9 V' s

, o* m, ]' G/ G3 k1 ?可靠性/幸存分析
/ u! C3 J8 K! ]6 V
! u$ v' L3 @3 |! h( h4 X4 D) M参数和非参数分布分析 % A) y# Y4 R- U3 z
模拟拟合优度测量 # L& `0 c, r  I0 {. {
ML 和最小二乘法估计 / M! G8 W" y. |- G2 N
精确故障,偏左,偏右,和间隔检查过的数据
5 ^  c6 ^2 {' m% N& S加速生命测试
1 O, j" H" ]  t  Z1 Y寿命衰退数据 & d9 b  {) y: f& X" {# P
可靠性测试计划
% `- j0 ~9 K  s# J* H参数分布的门槛值 0 ?6 B) X' \; H! E: N
可修复系统分析
3 ^' V& h, ^" M- ?" Q多元失败模型分析 + h8 b9 v6 _. L. p3 x! [
正规偏差值分析(Probit)
1 Y6 P% D; B) w. B  |% P8 e威布尔概率分析(Weibayes)
% J% j# [/ X2 v: B' l+ c4 V" v分布参数的假定测试
: C% h: V/ G& l; e4 f4 o( Y图: 分布图,概率图,危害图和幸存图 9 J0 I+ D! d  x0 R
置信区间
, n: n& Z) A2 Y# j6 C7 g! d( U2 ?" `" R0 v" v2 O

6 u0 c2 h& q8 a权数和采样尺寸 - E  P2 X% ^6 C0 b6 z3 D& N
$ p' d2 }- P  g1 W
一次采样 Z, t, 和比例 6 H+ f5 V. G% H) }
二次采样t 和比例 8 t! @& I: B7 [5 f
单向ANOVA, 二阶阶乘,和Plackett-Burman ' F& N( r8 w' ?* `
数字中心点问题的解决
. m# }3 P+ f% r6 T( {$ E提供幂,差,和采样尺寸中的任两者;MINITAB 可求出第三个量
. S" M& ^  w9 ]9 |$ q, W$ x6 g8 A( b1 c: Y) H! c6 c

$ b( T% N4 p, O) g/ n多变量分析   I6 o* b% s+ R) ^. r
1 p- d" P  X# S  x
主要元素分析
- O1 x1 k2 l4 P9 M5 I判别式分析 4 m& S* m9 h) I* j8 C- F8 G) \
群分析
' K  B8 c5 H! i" m因子分析
3 x; d, G$ o/ H  |" u- q. a相关性分析
! u- Q1 j2 K$ }& g. T0 ]! ~: O% z+ w8 Z7 k0 u
6 q! U! w9 N3 z
时间序列和预测
. y! O# {" m$ m2 B( _# W6 v! x1 w$ P7 u* M/ D( Z
时间序列图
0 ~& ^9 X; c. C8 v  O自动,半自动和十字坐标
+ x+ b- |% P, l2 _8 m; pARIMA 分析
# g* j# B. J% j0 _7 B0 Z趋向分析
7 `, m3 R! F$ n+ D) i9 g& T分解 9 J# T* P( R2 t3 n$ k
指数平滑法 1 W1 N! }0 t" F  M( w$ L
Winter法 ! l1 K1 S& k) C& K; J: p
移动平均法 # D' s. o: G+ k8 N. N
% h$ @0 Q  \1 A9 w5 N

5 \% @' n: k, [4 D# D, ~9 u非参数
- v' p) [0 W- I0 Z' ^# s1 c
# C6 e4 j: F2 K0 [/ Z. g标记测试 $ P5 O8 e: w, s0 F" ~+ F$ S
Wilcoxon 测试
# B: ~  M- Z$ \8 Q' mMann-Whitney 测试 1 F( v6 j7 ~8 ?7 k
Kruskal-Wallis 测试
9 E, f7 u! @- `2 z8 YFriedman 测试 5 }% T. b1 f4 d
动态测试 ! g+ K6 c' Z# n
中值模态测试 2 m1 o' S8 r5 K9 `: }

9 Z+ `$ W5 {! ^/ ]3 ^/ h
9 g' h  k5 g/ _+ E表格 , V. [7 Y% e" n8 m
改进了交叉制表界面,增加了新的结点连接方式
! F8 G0 N/ L( e) ?( Q, l9 t( }列连表 * n5 y0 {% L1 C3 n" y- t
卡方测试
% }2 H% p9 ]0 u/ S' X! [6 r2 g* Q( \标记
: A( a, E% z; g, C/ M( yFisher2x2表格实际测试 : i: W& L$ H, a) Z
$ k) k: a' W6 L1 F/ d9 S8 e+ V$ n

( B9 X# \' \5 V: u1 T. ^( ?; n' ]仿真和分布
, [, l9 p( [7 I8 f( B随机数字发生器
! @7 d. ^2 I7 I1 C  N密度函数,分布函数和反向累积分布函数 9 z: y: }% g2 _. |6 D/ {7 ]: n5 ~
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沙发
发表于 2008-7-5 21:19 | 只看该作者
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