【正文】 2. 選擇 Stat ? Regression ? Regression 。 s 6 58 簡(jiǎn)單的重復(fù)一下前面的菜單選擇。按照同樣的方法，找到第 15行。在數(shù)據(jù)窗口中，光標(biāo)置于 12行 weight 單元格。 Editor? Go To。 s 6 55 Regression Analysis The regression equation is Weight = + D2H Predictor Coef StDev T P Constant D2H S = RSq = % RSq(adj) = % Analysis of Variance Source DF SS MS F P Regression 1 Residual Error 18 Total 19 Unusual Observations Obs D2H Weight Fit StDev Fit Residual St Resid 12 126 X 15 74 R denotes an observation with a large standardized residual X denotes an observation whose X value gives it large influence. 4 3 2 1 0 1051015Standardized ResidualFrequencyHistogram of the Residuals(response is Weight)s 6 56 4 3 2 1 0 121012Normal ScoreStandardized ResidualNormal Probability Plot of the Residuals(response is Weight)0 50 100432101D2HStandardized ResidualResiduals Versus D2H(response is Weight) Minitab 顯示了兩個(gè)不規(guī)則的數(shù)據(jù)（ 12行和 15行），進(jìn)一步分析之前，首先要檢查 12行和 15行是否包含了有效的數(shù)據(jù)。 8. 點(diǎn)擊 OK 兩次。 6. 在 Residuals Plots ，點(diǎn)擊 Histogram of residuals 和 Normal plot of residuals。 Graphs。 Predictors 中 ， 輸入 D2H。 由 D2H的值預(yù)測(cè) Weight的一種方法是使用簡(jiǎn)單的回歸命令 。 步驟一 . 打開文件 。 但是到底是一種怎樣的關(guān)系呢 ？ 這些快速生長(zhǎng) 、 質(zhì)地堅(jiān)硬的樹 ， 將來某一天也許會(huì)作為燃料或者化學(xué)物質(zhì)的一種選擇 。 s 6 52 第六章 做一個(gè)簡(jiǎn)單分析 s 6 53 背景 賓夕法尼亞州立大學(xué)的研究者們種植了成百上千的白楊樹并且在一系列受控條件下讓其生長(zhǎng) .三年后 ,抽取一批為樣本 ， 以厘米為單位測(cè)量其直徑 、 以米為單位測(cè)量其高度 、 千克為單位稱其干重 。 會(huì)話窗口輸出 ： Pearson correlation of Weight and D2H = PValue = 相關(guān)系數(shù)是兩個(gè)變量之間線性關(guān)系的度量 ， 其值介于 1和 +1之間 ， 此處 ， 相關(guān)系數(shù)為正的 ， 接近于 1， 從而把散點(diǎn)圖中所表示的關(guān)系量化了 。 不規(guī)則點(diǎn) s 6 51 計(jì)算相關(guān)系數(shù) 步驟七、計(jì)算相關(guān)系數(shù) 從散點(diǎn)圖知隨著 D2H增長(zhǎng)， WEIGHT也同樣增長(zhǎng)，現(xiàn)在通過計(jì)算相關(guān)系數(shù)找出這兩個(gè)變量的具體關(guān)聯(lián)性。現(xiàn)在將其忽略，但以后還得進(jìn)一步檢查。 100 50 0 D2H W e i g h t 圖形窗口輸出結(jié)果： 由此可以看出， Weight和 D2H之間存在正的線性關(guān)系，也就是說， D2H增加的話， Weight也同樣增加。 1. 選擇 Graph ? Plot。 計(jì)算結(jié)果顯示如下： s 6 50 生成散點(diǎn)圖 步驟六、生成散點(diǎn)圖 研究人員得出在重量與 D2H之間存在一種關(guān)系。 2. 將新的變量命名為 D2H，表示直徑的平方與高之積。計(jì)數(shù)器將輸入的方程式結(jié)果計(jì)算出來并保存于指定的變量。根據(jù)以前的工作，研究人員發(fā)現(xiàn)樹的重量和直徑平方與高度之積有關(guān)。 在地方 2， 最小重量只有 值是 ， 這表明一部分白楊樹生長(zhǎng)得很好 ， 可是其他的僅僅只是活著而已 。 會(huì)話窗口的文本輸出包含以下信息： 在地方 2三個(gè)變量都顯示出比較大的平均值和中央值 。 5. 選中 Boxplot of data， 然后點(diǎn)擊 OK兩次 。 通過 Minitab 對(duì)不同地方的樹在直徑 、 高度 、 重量上分別生成統(tǒng)計(jì)結(jié)果 。 ， 點(diǎn)擊 Diameter 然后拖曳鼠標(biāo)使 Diameter、Height、 Weight 高亮度顯示 ， 然后點(diǎn)擊 Select 。 對(duì)于兩個(gè)不同地方的樹，應(yīng)當(dāng)分別生成統(tǒng)計(jì)表對(duì)三個(gè)變量 Diameter、Height 和 Weight 進(jìn)行說明。 4. 既然有 10個(gè) 1和 10個(gè) 2， 在 List each value 中 ， 輸入 10 ， 然后點(diǎn)擊 OK 。在這里是 C4。 ：在 Store patterned data in 中輸入 Site 。 這個(gè)新的變量叫做 Site，將包含 10個(gè)“ 1”，然后是 10個(gè)“ 2”。數(shù)據(jù)窗口應(yīng)當(dāng)為下面式樣： 2. 確保數(shù)據(jù)方向箭頭向右 . 3. 從左到右輸入以下數(shù)據(jù)： Enter Enter Enter Enter Enter Enter Enter Enter Enter Enter Enter Ctrl Enter Ctrl Enter Ctrl Enter Ctrl Enter Ctrl + + + + + 數(shù)據(jù)方向箭頭 s 6 46 輸入規(guī)則數(shù)據(jù) 步驟三 、 輸入規(guī)則數(shù)據(jù) 一般是在數(shù)據(jù)窗口中通過鍵盤輸入數(shù)據(jù) ， 但是當(dāng)數(shù)據(jù)按照一定的規(guī)則時(shí) ，還有一個(gè)簡(jiǎn)便的辦法輸入 。 s 6 45 從鍵盤輸入數(shù)據(jù) 步驟二 、 從鍵盤輸入數(shù)據(jù) 到目前為止只有這么多數(shù)據(jù)，但是又從現(xiàn)場(chǎng)收集到了 5行數(shù)據(jù)，需要通過鍵盤來輸入。 這個(gè)工作表包含三個(gè)變量 ， 分別為： Diameter， Height， Weight。 3. 點(diǎn)擊 ，打開。 1. 選擇文件 FILE ? Open Worksheet。 只不過有一點(diǎn)要注意 ， 打開工作表只是將數(shù)據(jù)拷貝到此 Project 里 ， 對(duì)于 Project 里任何數(shù)據(jù)的變化都不會(huì)影響到原始數(shù)據(jù) 。 在這一章里，你可以知道怎樣 ： 一、打開一個(gè)工作表 二、輸入和編輯數(shù)據(jù) 三、保存數(shù)據(jù) 四、基本統(tǒng)計(jì)計(jì)算 五、數(shù)學(xué)運(yùn)算 六、畫數(shù)據(jù)圖 七、計(jì)算相關(guān)系數(shù) s 6 44 打開一個(gè)工作表 步驟一 、 打開一個(gè)工作表 當(dāng)你打開 Minitab 時(shí) ， 便開始了一個(gè)新而且空的 Project。 他們以厘米為單位測(cè)量直徑 ， 以米為單位測(cè)量高度；然后把它烘干 ， 測(cè)量它的重量 。 研究人員發(fā)現(xiàn)一種單性克隆物（ 生長(zhǎng)快而且質(zhì)硬的樹 ） ， 這些樹某天也許會(huì)當(dāng)作一種能源而取代傳統(tǒng)燃料 。質(zhì)量工程師還得進(jìn)行另外的特殊原因檢驗(yàn)或者重估此工序。 Test Results for Xbar Chart TEST 1. One point more than sigmas from center line. Test Failed at points: 10 s 6 41 質(zhì)量控制 ? 結(jié)果解釋 特殊原因檢驗(yàn)表明只有一包的平均重量處于規(guī)格下限以下（低于目標(biāo)值 3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)偏差 3σ ）。 在 Subgroup size 中 ， 輸入 5。 Stat ? ControlＣ harts ? XbarR。 隨機(jī)選擇 20包畫出 XR圖 ， 估計(jì)他們的制造工序管理情況 。 ?怎樣創(chuàng)建一個(gè) XR圖 A. 選擇 Stat ? Control Charts ? XbarR s 6 40 質(zhì)量控制 XR圖的一個(gè)例子 一制造車間制造金屬固定件 ， 需要估計(jì)其工序能力 （ 目標(biāo)值： ） ， 力求固件的重量變動(dòng)最小 。 子集數(shù)據(jù)可以由單列或者穿過幾列的數(shù)行構(gòu)成 。下面是經(jīng)常使用的 XR圖 。 管理圖或者統(tǒng)計(jì)工序管理圖 (SPC)可以對(duì)工序整個(gè)時(shí)間的變動(dòng)進(jìn)行分析 。 d. 當(dāng)出現(xiàn)了偏移數(shù)據(jù)時(shí) ， 使用 boxcox 轉(zhuǎn)換 。如果有必要 ， 可以點(diǎn)擊 Option， 可以作如下選擇： a. 如果對(duì)于 μ 和 σ 有一個(gè)目標(biāo)值或者根據(jù)以前的數(shù)據(jù)知道這幾個(gè)參數(shù) ， 則輸入 μ 的歷史值 （ 總體分布的平均值 ） 和 σ （ 總體分布的標(biāo)準(zhǔn)偏差 ） b. 控制 Minitab 估計(jì) μ 和 σ 值的方式 。 在 Subgroup size 中 ， 輸入子集尺寸或者子集標(biāo)志列 。列表示水平程度： 1=輕微， 2=中等， 3=許多（這里的 0水平是因?yàn)闇y(cè)量者誤輸入），輕微抽煙者占 1/3，抽煙量最大者占 1/4。 Column percents 然后點(diǎn)擊 OK 。 Stat ? Tables ? Cross Tabulation。 s 6 38 表 (table) 假設(shè)你要對(duì)不同程度吸煙者的數(shù)量及各所占比率進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。 ※ 對(duì)于頻率數(shù)據(jù) ， a. 在 Classification variables 中 ， 輸入兩到十個(gè)包含分類數(shù)據(jù)的列 。 ?怎樣創(chuàng)建一個(gè)統(tǒng)計(jì)表格 A. 選擇 Stat ? Tables ? Cross Tabulation。 交叉表格可以顯示一次 ， 二次 ， 多次表格數(shù)據(jù) 。女性體重平均值的 95%置信區(qū)間介限于 118和 130之間但是對(duì)于男性而言 ,95%置信區(qū)間介于 155和 162之間 . 40 30 20 10 0 10 20 30 40 50 603210123Normal ScoreResidualNormal Probability Plot of the Residuals(response is Weight)Oneway Analysis of Variance Analysis of Variance for Weight Source DF SS MS F P Sex 1 25755 25755 Error 90 25529 284 Total 91 51284 Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled StDev Level N Mean StDev ++++ 1 57 (*) 2 35 (*) ++++ Pooled StDev = 120 135