【正文】 態(tài)分布，有沒有異常點等。 女性 , 運動很少的人數(shù)為 4名 23數(shù)據(jù)的有效整理2。919 Female 制表。 很多的是 21名 ,一般程度的是 61名 ,A lot 制表。Simple Set of Numbers...練習(xí)：把下列數(shù)字輸入到 C2列1) 22244466668882224446668882224446668882) 2) 99988877766655599988877766655518基礎(chǔ)知識2。數(shù)據(jù)的輸入Manip Code 數(shù)據(jù)的輸入要打開新的 Worksheet的時候 ... File New... 數(shù)據(jù)的輸入Manip Unstack Columns... 11基礎(chǔ)知識1。8基礎(chǔ)知識1。在畫面上出現(xiàn)的菜單中選擇 『 Insert Columns』。關(guān)于主菜單的說明。 Minitab的啟動與結(jié)束的啟動與結(jié)束序章2Minitab運行時的最初畫面1。 Minitab的啟動與結(jié)束的啟動與結(jié)束序章3Project Manager 窗口 Project Manager窗口使 Minitab 各窗口之間的移動更加順暢，關(guān)于主菜單的說明5基礎(chǔ)知識 這一章將說明：在 Worksheet上輸入數(shù)據(jù)的方法，文件的保存與打開， 變量名稱可以分為兩種： 數(shù)字變量與文字變量。 在畫面上出現(xiàn)的菜單中選擇 『 Delete Cells』。要添加行，先點擊要添加的列的號碼，在鼠標右鍵的菜單中選擇『 Insert Rows』。數(shù)據(jù)的輸入。數(shù)據(jù)的輸入。Numeric to Text...想變更數(shù)據(jù)的代碼的時候 ... 把區(qū)分男女的數(shù)據(jù)改變成（ 1：男， 2：女） 16基礎(chǔ)知識1。文件的保存。制表確認一個變量的頻率 Stat Tables 21Moderate Slight N 91全體 91名中，制表要制作有兩個變量的表的時候 ... Stat Tables 5 5661 畫圖像。 2。 2。被選中的點變成綠色， Worksheet的位置被表示在 Brushing窗口上面。畫圖像27數(shù)據(jù)的有效整理Matrix Plot : 想同時確認幾個變量之間的相關(guān)關(guān)系的時候 .... 2。 畫圖像。畫圖像親自操作一下，比較結(jié)果 (1)顯示體重和身高之間的相關(guān)關(guān)系的散點圖。 32數(shù)據(jù)的有效整理3。 StDev : 標本的標準偏差 Height SE Mean 91 Variable Height 用一個數(shù)字歸納。*相關(guān)系數(shù)是在兩個變量的相關(guān)性是直線的假設(shè)下求出來的，所以有必要在求相關(guān)系數(shù)之前，通過 Plot確認相關(guān)性是否為直線。Correlations: Height, Weight, Pulse Pulse 對假設(shè)檢驗的理解。 找出作為判斷基準的 pValue的方法。對連續(xù)型數(shù)據(jù)的假設(shè)檢驗。Mean *某平均值的 95%置信區(qū)間 : ~ *pValue : (%)N Variable 從某平均值的可信區(qū)間來看，小于 70。 TwoSample TTest and CI: Height, GenderGender 對連續(xù)型數(shù)據(jù)的假設(shè)檢驗關(guān)于散布差異的假設(shè)檢驗 ... 親自操作一下，比較結(jié)果 確認一下男女的平均身高有沒有差異 .Stat Basic Statistics Normality Test... 確認數(shù)據(jù)的正態(tài)分布 43數(shù)據(jù)分析（假設(shè)檢驗）2。Y39。Y39。1 / Y 44數(shù)據(jù)分析（假設(shè)檢驗）3。Test and CI for One ProportionN Test and CI for Two Proportions75 Test for p(1) p(2) = 0 (vs not = 0): 對離散型數(shù)據(jù)的假設(shè)檢驗對表（ Table）的假設(shè)檢驗這次說明一下以表的形式整理數(shù)據(jù)的時使用的分析方法。AB48C 6 + + 對離散型數(shù)據(jù)的假設(shè)檢驗Stat Tables Total44 72 +DF = 2, PValue = * pValue 即色彩與性別是獨立的。男女 3572為此，我們擲 6000個骰子，把結(jié)果記錄了下來。 如果〈當(dāng)想要確認兩個變數(shù)的獨立關(guān)系時〉，我們將怎么做？首先考慮一下出現(xiàn)白色的概率。 這時，有可能導(dǎo)致得出的值太大，因此可再除以期望值，然后對較實際值和預(yù)測值的大小進行比較。 蘭色 300 （前一頁的 1＋ 2＋ 3） ANOVA通過比較發(fā)生在集合內(nèi)部的變化的和與集合本身平均值與總平均值變化的和根據(jù)各數(shù)據(jù)的變化程度（散布）和總平均值的差異，分為各集合本身的平均值與分散分析來判斷各集合是否有差異。 確認不同溫度下， Y值有沒有差異。對兩個自變量的分散分析。 0假設(shè)：營業(yè)部和換班小組之間沒有交互作用 對立假設(shè)：營業(yè)部和換班小組之 間有交互作用 .Stat ANOVA Balenced 和和 General Liner Model親自操作一下，比較結(jié)果 分散分析Minitab不管有多少變量，都可以用 Balanced和 GLM(General Linear Model)分析。Balanced ANOVA... Balenced 和和 General Liner Model親自操作一下，比較結(jié)果 分散分析利用 General Linear Model Menu分析 用 Balanced) Balenced 和和 General Liner Model親自操作一下，比較結(jié)果 分散分析利用 General Linear Model Menu分析 用 Balanced)分析的概念。求兩個變量之間關(guān)系式的時候，實際值與函數(shù)式之間總存在如左圖所示的 Error。一個自變量的回歸分析回歸分析1） 我們找出的函數(shù)式即存在維修費用 =＋ （使用年度）的函數(shù)關(guān)系 2） 判斷函數(shù)式的可信度 判斷各系數(shù)的可信度 常數(shù)項的 pValue是 ％，這時 0假設(shè)是系數(shù)為 0，所以常數(shù)項沒有多大意義。 一般 64％以上，就可以說有可信性。一個自變量的回歸分析回歸分析A集合與回歸線之間的差異可以分為兩種Lack of Fit Test 從統(tǒng)計學(xué)的角度看來，我們使用的決定系數(shù)是一個相當(dāng)不穩(wěn)定的統(tǒng)計量。一個自變量的回歸分析。一個自變量的回歸分析。一個自變量的回歸分析回歸分析由新自變量求估計區(qū)間時 使用時間為 10年時，維修費用為 平均維修費用的 95%置信區(qū)間為 ~ 個別維修費用的 95%置信區(qū)間為 ~ 683。兩個以上自變量的回歸分析回歸分析下面是有關(guān)總銷售額的數(shù)據(jù)。兩個以上自變量的回歸分析。讓我們利用下面給出的數(shù)據(jù)，來擬合最佳的回歸方程式式。 S是回歸方程式所具有的標準差，所以其值越小，方程式越好。因自變量是 2個，而且 CP價又要達到 3近似值，所以選擇 X X2應(yīng)該不會錯。從幾個自變量中擬合出最佳函數(shù)方程式回歸分析擬合出幾個置信度高的回歸方程式組合并進行比較時 ...讓我們擬合出幾個回歸方程式的組合，并選擇最佳的回歸方程式。 關(guān)于因變量 Y和自變量 X X2的回歸方程式可以擬合如下： Run Chart...Run chart就是為發(fā)現(xiàn)長期積累的數(shù)據(jù)是否存在異常原因而制作的坐標圖。 pareto chart是為明確占全體 80%的因素而做的圖解。 Stat Quality Tools 第兩個標準差稱作 Overall，是求 pp, Pak的標準。 853。③ %Tolerance 分析 對比現(xiàn)有公差（直譯）并進行比較可以看出，現(xiàn)在的總變動（ totul voriation）與公差（直譯）對比占 %，而 Gage與公差（直譯）對比則占 %。 Gage RR分析分析缺落樣品的 Gage RR 在一次測定之后，進行有關(guān)的缺落樣品 Gage RR時，分析人員要每次測定不同的樣品。 Introduction試驗的設(shè)計與分析試驗的概述 積極收集數(shù)據(jù)的方法是試驗。（以各種設(shè)計法中最常用的設(shè)計法為重點 … ） 試驗中使用的基本用語 000事業(yè)部對影響冷卻力的 A、 B兩個因子進行了試驗。（水平： 2水平；重復(fù)次數(shù)： 2次） Stat DOE 因素配置法（ 2水平計完全配置法）水平計完全配置法）試驗的設(shè)計與分析因 A、 B的 PValue值小，所以我們可以知道：在 A、 B的影響下，因變量值是變化的。因素配置法（。 Stat DOE 比如，做 4因素 2水平試驗時，總共要進行 16次試驗。在這里，我們無法消除高層次的交互作用和 Group間的效應(yīng)，在這種情況下我們還是進行了設(shè)計，所以就稱作直交法。 Stat DOE Factorial Create Factorial Design...設(shè)計完成后的狀態(tài) 1034。設(shè)計完成后，有關(guān)設(shè)計的信息會顯示在 Design窗口中。但在存在交互作用時，請不要使用 Cube Plot，可按如下方式進行。 1044。Factorial Analyze Factorial Design...圖像分析 Stat DOE 中心點設(shè)計，是指利用部分配置法選定重要因子后，在確認自變量的效果是直線還是曲線時所使用的方法。中心點（。（ A的水平是 40， 60； B的水平是 80， 100）這時，為了進行 Lackoffit Test，需要重復(fù)兩次以上。 1075。解釋 Cube Plot時的注意事項 設(shè)計結(jié)束之后，設(shè)計情報會顯示在 Session窗上。部分實施法試驗的設(shè)計與分析設(shè)計的方法 讓我們用 1/2部分配置法來設(shè)計 2水平 4因素。Factorial Analyze Factorial Design...什么是部分實施法？ 在 2水平計試驗中，當(dāng)因子變多時，試驗次數(shù)有驟增的傾向。一般常用的是 5。部分實施法試驗的設(shè)計與分析有關(guān)設(shè)計的信息確認這時，分組的標準中就放棄了 4次交互作用。這時，第一天和第二天的試驗環(huán)境和條件就不敢說是完全一樣的了。因素配置法（?！? 逐一點擊 Main Effects Plot、 Interaction Plot、 Cube plot的 set up按鍵，然后像右邊圖那樣進行輸入。因素配置法（。 ♂ 試驗的關(guān)注對象？ 即把一個樣品分為幾個樣品來測定。中間的點意味著各分析人員的均值，可以做有關(guān)重復(fù)性的判斷。比較整體的傾向性，可以明確再現(xiàn)性程度。 這是從分散和標準差出發(fā)，對構(gòu)成了散布原因的總體Gage RR、再現(xiàn)性、重復(fù)性、部件變化所占比率進行整理的結(jié)果圖解。一般在 4個以上時認為是合適的。工序能力指數(shù)的求出質(zhì)量工具工序能力分析（在數(shù)據(jù)不是正態(tài)分布時求出） 864。工序能力指數(shù)的求出。一個是求出 Subgroup內(nèi)標準差，并進行平均處理的Group內(nèi)標準差；另一個則是在無關(guān)于 Subgroup的情況下從全部數(shù)據(jù)中算出的標準差。 Pareto Chart質(zhì)量工具占不合格的 64%的是 Missing Screw。 Best Subset...785。 從總體上來看，選擇 3個自變量與選擇 2個自變量并沒有太大的差別，所以選擇 X X2作為自變量應(yīng)該是最佳的回歸方程式。 從幾個自變量中擬合出最佳函數(shù)方程式。745。Stat Regression 一個自變量的回歸分析回歸分析擬合二次或三次回歸方程時兩變量的散點圖結(jié)果極有可能是曲線時，擬合曲線回歸方程要好于擬合直線回歸方程。一個自變量的回歸分析。 它是在自變量的同一點上經(jīng)過反復(fù)查找，找出一個集合之后， 再找出集合的平均值和回歸式之間的距離的方