【文章內(nèi)容簡介】 在： 為生成的 y 值輸入一個存儲列。 ? 從： 輸入起始 y 值。 ? 至： 輸入結(jié)束 y 值。 ? 位置數(shù)： 最多可以指定 101 個位置。位置越多網(wǎng)格越精細，但繪圖的時間也越長。 ? Z 作為 X 和 Y 的一個函數(shù)的可選計算 ? 將 Z 變量存儲在：為生成的 z 值輸入一個存儲列。 ? 使用函數(shù)示例： 用于選擇一個函數(shù)示例。如果使用由此對話框生成的 x、 y 和 z 值創(chuàng)建一個 3D 圖形，該圖形看起來好像是選擇了任何一個函數(shù)。請參見 示例函數(shù)和參數(shù) 。 ? 使用函數(shù)編號： 選擇該項可使用已添加到 \MACROS 文件夾下的 文件中的您自己的函數(shù)。請參見 創(chuàng)建您自己的函數(shù) 。 ? 函數(shù)參數(shù)（可選）： 為所選的函數(shù)輸入自定義參數(shù)，用空格分隔。請參見 示例函數(shù)和參 93 操作接口 94 立體圖形 95 指示變量 ? 您正在執(zhí)行公司日銷售額數(shù)據(jù)的回歸分析 。根據(jù)您對市場的了解，您決定在模型中包括季節(jié)，這是一個類別變量。季節(jié)有四個不同的類別：春季、夏季、秋季和冬季。 ? 為了在回歸模型中包括類別信息，必須首先創(chuàng)建指示變量。 ? 1 打開“季節(jié)性銷售 .MTW”。 ? 2 選擇計算 產(chǎn)生指示變量。 ? 3 在需要指示變量的列中，選擇季節(jié)。 ? 4 在將指示變量存儲于列中，查看表格中的可區(qū)分值和默認的指示變量名稱。 ? 5 單擊確定。 ? 注產(chǎn)生指示變量功能不會在“會話”窗口中產(chǎn)生輸出。 ?而是將列存儲在工作表中。 96 操作接口 97 結(jié)果 ? 解釋結(jié)果 ? Minitab 創(chuàng)建了四個指示變量，因為季節(jié)有四個可區(qū)分類別。對于每個觀測值（行），如果為真則 Minitab 存儲值 1，如果為假則存儲值 0。 ? 對于季節(jié)銷售數(shù)據(jù)的示例， Minitab 將創(chuàng)建變量“季節(jié) _春季”，并在每個春季觀測值的行中存儲值 1，在所有非春季觀測值的行中存儲值 0。剩余季節(jié)將重復這一過程。下面是一個樣本。 ? ? 周期季節(jié) _春季季節(jié) _夏季季節(jié) _秋季季節(jié) _冬季春季 1000夏季 0100秋季 0010冬季 0001 98 設(shè)置基數(shù) ? 計算 設(shè)置基數(shù) ? 可以設(shè)置 Minitab 的隨機數(shù)生成元的起始點。當您希望選擇相同的隨機樣本 或多次生成相同的隨機數(shù)據(jù)集合時，該選項十分有用。 ? Minitab 有一長串可用的 隨機 數(shù)。如果 Minitab 始終從列表的開頭開始，您將始終得到相同的數(shù)據(jù)。為避免出現(xiàn)這一情況，Minitab 使用當天的時間（精確到秒或小數(shù)秒）來選擇字符串中的“隨機”起始點。 ? 設(shè)置基數(shù)可以告訴隨機數(shù)生成元在何處開始。生成元將從其停止的點處繼續(xù)讀取，除非指定一個新的基數(shù)。要每次都生成完全相同的隨機數(shù)集合，可在每次選擇隨機樣本或生成隨機數(shù)據(jù)時設(shè)置相同的基數(shù)。 ? 注 如果在不同的平臺上或不同版本的 Minitab 上使用相同的基數(shù)，則可能得不到相同的隨機數(shù)序列。 對話框項 ? 將隨機數(shù)據(jù)生成元的基數(shù)設(shè)置為： 輸入希望指定為隨機數(shù)序列的開始的整數(shù)。 ? ? 99 隨機數(shù)據(jù) ? 隨機是 minitab依據(jù)各項的統(tǒng)計分析來產(chǎn)生隨機數(shù)據(jù)，可以在教學上使用或則在模擬上使用。 ? 這在后面的課堂上會陸續(xù)使用到再進行一些說明。 100 例如要產(chǎn)生隨機的正態(tài)分布 101 概率分布 ? 是用來計算各項統(tǒng)計分布的 –概率密度 –累積概率 –逆累積概率的 102 編輯器 103 轉(zhuǎn)到 104 修改數(shù)字格式 105 列 ─設(shè)定列寬 106 列 ─可以補充列說明 107 列 ─可以取除隱藏列 108 可以設(shè)定列的寬度 109 可以對某一 column設(shè)定公式 110 工具 111 選項 112 文件安全性 ? 可以針對project來設(shè)定好相應(yīng)的密碼，以及是否為只讀。 113 窗口 114 基 礎(chǔ) 統(tǒng) 計 115 描述性統(tǒng)計 ? 一些參加統(tǒng)計學課程的學生做了一個簡單的試驗。每個學生被要求記錄下自己的每分鐘脈搏跳動次數(shù)。下面我們對他們脈搏跳動的數(shù)據(jù)進行簡單的分析。 116 描述性統(tǒng)計 ? 1 Open the worksheet . ? 2 Choose Stat Basic Statistics Graphical Summary. ? 3 In Variables, enter Pulse1. Click OK. 117 結(jié)果輸出 118 Z檢驗 例 某零件，其厚度在正常生產(chǎn)下服從 N(， )。某日在生產(chǎn)的產(chǎn)品中抽查了 10次，其觀測值為： ， ， ， ， ， ， ， ， 。發(fā)現(xiàn)平均厚度已稍增大至 ，如果標準差不變，試問生產(chǎn)是否正常？（取 α＝ ） 119 Z檢驗 ? H0： μ＝ ， H1： μ≠ ? 由于 σ已知，故用 z檢驗 由 MINITAB計算， Stat－ Basic Statistics－ 1 Sample Z Test of mu = vs not = The assumed standard deviation = Variable N Mean StDev SE Mean 95% CI Z P C1 10 (, ) 120 t檢驗 例 某賓館六西格瑪團隊評定某項服務(wù)的等級，最大可能的級別為 10。團隊規(guī)定服務(wù)等級的總體均值“達到 7” 的服務(wù)項目可以接受，總體均值“超過 7” 的認為有提高。隨機調(diào)查 12位顧客，要求他們對此項服務(wù)評定等級，得到 12個級別數(shù)據(jù)為： 7， 8， 10， 8， 6， 9， 6， 7， 7， 8， 9和 8。假設(shè)總體級別近似服從正態(tài)分布，在顯著性水平 α ＝ 情況下，問服務(wù)項目確實比規(guī)定可接受標準有提高嗎？ 121 t檢驗 ? 建立假設(shè) H0： μ ＝ 7 ， H1： μ7 ?σ 未知，且 n≤7 是小樣本，故選用 t 檢驗。 下面是 MINITAB軟件計算的結(jié)果： Test of mu = 7 vs 7 Variable N Mean StDev SE Mean 95% Lower Bound T P C1 12 122 1P檢驗 例 某廠規(guī)定產(chǎn)品必須經(jīng)過檢驗合格后才能出廠，某不合格品率 p0不得超過 5％。現(xiàn)從一批產(chǎn)品中隨機抽取 50個進行檢驗，發(fā)現(xiàn)有 4個不合格品，問該批產(chǎn)品能否出廠？ （取 α ＝ ） 123 1P檢驗 用 MINITAB軟件計算， Stat－ Basic Statistics－ 1 Proportion Test and CI for One Proportion Test of p = vs p Sample X N Sample p 95% Lower Bound Exact PValue 1 4 50 124 2P檢驗 例 用 A與 B兩種不同的方法制造某種零件，從各自制造的零件中分別隨機抽取 100個，其中 A有 10個廢品， B有 3個廢品。在 α ＝ ，能否認為廢品率與方法有關(guān)？ 125 2P檢驗 用 MINITAB軟件計算， Stat－ Basic Statistics－ 2 Proportion Test