【正文】 需的，但數(shù)據(jù)應(yīng)基于一個(gè)恒定樣本數(shù)量，這樣才能獲得有效的檢驗(yàn)結(jié)果。(*)個(gè)樣本（行）。最多可以包括 響應(yīng)數(shù)據(jù)：每個(gè)樣本中發(fā)現(xiàn)的缺陷數(shù)。(ANOM)，還可以選擇打印正態(tài)和二項(xiàng)數(shù)據(jù)的匯總表。PoissonREPORTPrecision比比 F和比和比 P是是一樣的一樣的Hon 124 121 120 122119 124 121 123 124115 123 123 122 1244 119 124 117 120 122118 124 125 122 121119 123 121 125 1242 118 122 124 120 125117 122 12461頁(yè)碼 CCPBG/DISBU/QEHai如果要使用多重比較來(lái)檢查均值間的同時(shí)差異，請(qǐng)使用一般線性模型。分布 和合并標(biāo)準(zhǔn)差（均方誤的平方根）計(jì)算的 大大促進(jìn)了浮游生物的生長(zhǎng)。在此試驗(yàn)中，補(bǔ)充物質(zhì) 95%，因此有顯著證據(jù)表明存在補(bǔ)充物質(zhì)主效應(yīng)。pF水平 當(dāng) 值 檢驗(yàn)的 （交互作用 60解釋結(jié)果雙因子方差分析的默認(rèn)輸出為方差分析表 頁(yè)碼 CCPBG/DISBU/QEHai單擊 確定 。在 列因子 中，輸入 湖 。5在 行因子 中，輸入 補(bǔ)充 。4在 響應(yīng) 中，輸入 浮游動(dòng)物 。3打開(kāi)工作表 “方差分析示例 .MTW”。1您使用雙因子方差分析檢驗(yàn)總體平均值是否相等，這相當(dāng)于檢驗(yàn)是否有顯著證據(jù)證明存在交互作用 您在每個(gè)容器中添加了三種營(yíng)養(yǎng)補(bǔ)充物質(zhì)中的一種， 30作為一位生物學(xué)家，您正在研究生活在兩個(gè)湖中的浮游動(dòng)物。REPORTPrecision或者要使用多重比較來(lái)比較均值，請(qǐng)使用一般線性模型Hon因子，當(dāng)數(shù)據(jù)平衡時(shí)，請(qǐng)使用平衡方差分析。 對(duì)于此過(guò)程，數(shù)據(jù)必須平衡（所有單元必須有相同數(shù)量的觀測(cè)值），因子必須是固定 對(duì)處理進(jìn)行分類(lèi)時(shí)檢驗(yàn)總體 REPORTPrecisionHon42Tukey從最佳選擇中排除。和 方法對(duì)這些數(shù)據(jù)而言是個(gè)好的選擇，則可將地毯 如果許氏 檢驗(yàn)作為條件，在全族誤差率 通過(guò)不將 0。4343不包括零。,平均值在統(tǒng)計(jì)意義上不同，因?yàn)榇似骄到M合的置信區(qū)間 和 平均值：地毯 和 平均值減自地毯 地毯 對(duì)于此組比較，由于所有置信區(qū)間都包括 ,的平均值的置信區(qū)間為 的平均值減地毯 例如，地毯 平均值的置信區(qū)間。平均值的地毯 給出了減自地毯 ,輸出的第一個(gè)區(qū)間 平均值：第一組 平均值減自地毯 地毯 組多重比較置信區(qū)間 檢驗(yàn)提供了 Tukey它劣于其他水平平均值中最佳者的程度可能達(dá)到 1注 ： 通過(guò)檢查上下置信區(qū)間，可以說(shuō)明任意最佳角逐者的潛在優(yōu)勢(shì)或不足。是最佳的，因?yàn)樯蠀^(qū)間端點(diǎn)為 或 沒(méi)有證據(jù)表明地毯 可能是最佳的，因?yàn)閷?duì)應(yīng)的置信區(qū)間 或 地毯 44 3MinitabMCBMCB要研究平均值之間的差異，請(qǐng)檢查多重比較結(jié)果。alpha()p在方差分析表 57解釋結(jié)果頁(yè)碼 CCPBG/DISBU/QEHaiREPORTPrecisionHon10選中 許氏 選中 在因子中，輸入 地毯 。單因子。方差分析 選擇統(tǒng)計(jì) 2 Minitab通常，您會(huì)選擇適用于數(shù)據(jù)的一種多重比較方法。天后測(cè)量其耐用性。您將這些地毯產(chǎn)品中每種的一個(gè)樣本分別鋪在四個(gè)家庭，并在 REPORTPrecisionHon響應(yīng)變量在一列中，因子水平在另一列中。REPORTPrecisionHon但要求平衡設(shè)計(jì)。雙因子 ： 兩個(gè)固定因子，并要求平衡設(shè)計(jì)。方差分析類(lèi)型模型和設(shè)計(jì)屬性單因子 ： 一個(gè)固定因子（由調(diào)查員設(shè)置水平），每個(gè)處理組合可具有不等（不平衡） 要運(yùn)行方差分析，必須具有連續(xù)的響應(yīng)變量，并且至少有一個(gè)類(lèi)別因子具有兩個(gè)或更多水平。 方差分析通過(guò)比較不同因子水平下的響應(yīng)變量均值來(lái)評(píng)估一個(gè)或多個(gè)因子的重要性。(ANOVA)分 53方 頁(yè)碼 CCPBG/DISBU/QEHai過(guò)程。逐步輸出旨在顯示多個(gè)擬合模型的精確匯總。NO。此時(shí)，不能再輸入或剔除變量，因此自動(dòng)過(guò)程停止并再次允許您干預(yù)。由于您在 “更多 ?”提示下回答了 R2（ MSE以及 t對(duì)于每個(gè)模型， Minitab中，輸入變量 “跑步 ”。中，變量 “脈搏 1”輸入到模型中；在步驟 在步驟 執(zhí)行兩個(gè)步驟的自動(dòng)逐步過(guò)程，顯示結(jié)果，并允許您干預(yù)。您要求 52解釋結(jié)果頁(yè)碼 CCPBG/DISBU/QEHaiREPORTPrecision實(shí)例Hon提示后，輸入 ? 10提示后，輸入 在每個(gè)對(duì)話框中單擊確定。在暫停之間的步驟數(shù)中，輸入 ? 8在預(yù)測(cè)變量中，輸入 脈搏 1 跑步 體重 。? 6逐步?；貧w 選擇統(tǒng)計(jì) ? 4Minitab[M]，使會(huì)話窗口處于活動(dòng)狀態(tài)。[CTRL]打開(kāi)工作表 “脈搏 .MTW” 。? 1然后，整個(gè)班級(jí)的學(xué)生再次記錄了其脈搏。每個(gè)學(xué)生都記錄了其身高、體重、性別、是否吸煙、平時(shí)活動(dòng)水平以及靜息脈搏。50頁(yè)碼 CCPBG/DISBU/QEHai值大小是多少都要在模型中保留變量，請(qǐng)?jiān)谥鲗?duì)話框的每個(gè)模型中都必須包括的預(yù)測(cè)變量中輸入這些變量。如果無(wú)論變量的 Alpha值 如果這些變量的 Minitab49逐步回歸出于識(shí)別預(yù)測(cè)變量 頁(yè)碼 CCPBG/DISBU/QEHai2”作為產(chǎn)品質(zhì)量的度量標(biāo)準(zhǔn)。2”中的大部分方差，因此制造商決定使用 “分值 這就證明這個(gè)觀測(cè)值是一個(gè) 異常值 。小于 被標(biāo)識(shí)為異常觀測(cè)值 觀測(cè)值 的方差，表明模型與數(shù)據(jù)擬合得非常好。2”中 值顯示 “分值 也證明了這一點(diǎn)。值 1”的估計(jì)系數(shù) 性。1”與 “分值 水平 表明在 值 中的 單擊確定。? 5在響應(yīng)中，輸入 分值 2。? 3打開(kāi)工作表 “回歸示例 .MTW”。? 11”是否能作為 “分值 1”是否能夠解釋 “分值 這種方法費(fèi)用相對(duì)較低，但精確度也較低。1）來(lái)替代實(shí)際質(zhì)量度量（分值 某種產(chǎn)品的制造商，希望對(duì)產(chǎn)品的質(zhì)量進(jìn)行度量，但度量過(guò)程花費(fèi)太高。48實(shí)例頁(yè)碼 CCPBG/DISBU/QEHai回歸（ 最小二乘 的多項(xiàng)式回歸模型，使用擬合線圖 使用此命令來(lái)擬合多項(xiàng)式回歸模型 、生成點(diǎn)估計(jì)值、生成預(yù)測(cè)和置信區(qū)間 使用此過(guò)程可擬合一般最小二乘模型 47“回歸 ”通過(guò)最小二乘 頁(yè)碼 CCPBG/DISBU/QEHai? 進(jìn)行迴歸分析常會(huì)先進(jìn)行相關(guān)分析以確定此二者有否關(guān)係，本方法由於可以進(jìn)行預(yù)測(cè)，因此是被應(yīng)用最為浮濫的一種統(tǒng)計(jì)方法。46迴歸分析的應(yīng)用? 藉由上述的公式可知，當(dāng)Ｘ已知可預(yù)測(cè)Ｙ為多少，而當(dāng)已知Ｙ亦可求得需要多大的Ｘ才可達(dá)成。頁(yè)碼 CCPBG/DISBU/QEHai45回 頁(yè)碼 CCPBG/DISBU/QEHai具有重尾的分布在極值處呈現(xiàn)出的模式正好與此相反。水平下，有證據(jù)顯示數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布。的 值表明，在大于 檢驗(yàn)的 在極端情況下或分布尾部，數(shù)據(jù)偏離擬合線最明顯。單擊確定。正態(tài)性檢驗(yàn)?；窘y(tǒng)計(jì)量 選擇統(tǒng)計(jì) ? 2由于要確定這些數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布，因此使用正態(tài)性檢驗(yàn)。25181510289位置的距離（單位： mm）。A位置到基準(zhǔn) 引擎運(yùn)行時(shí)，機(jī)軸的某些部件會(huì)上下運(yùn)動(dòng)。44頁(yè)碼 CCPBG/DISBU/QEHaip和 圖中會(huì)顯示總體參數(shù)的數(shù)字估計(jì) 此線形成數(shù)據(jù)所來(lái)自總體 H1：數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布圖形中的垂直尺度類(lèi)似于正態(tài)概率圖中的垂直尺度。與 H0：數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布 對(duì)于正態(tài)性檢驗(yàn) 并進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn) REPORTPrecisionHonAB材料差異 與=42Minitab計(jì)算結(jié)果計(jì)算結(jié)果置信區(qū)間不包括置信區(qū)間不包括0，標(biāo)明兩種材，標(biāo)明兩種材料有差異料有差異P值值 α,頁(yè)碼 CCPBG/DISBU/QEHai單擊確定。在第一樣本中，輸入 材料 A。? 4t。打開(kāi)工作表 “統(tǒng)計(jì)示例 .MTW” 。? 1例如，一個(gè)男孩可能生活在城市里，大部分時(shí)間在鋪筑過(guò)的地面上行走，而另一個(gè)男孩可能生活在鄉(xiāng)村，大部分時(shí)間在未鋪筑過(guò)的地面上行走。t使用配對(duì)設(shè)計(jì)，而不是非配對(duì)設(shè)計(jì)。三個(gè)月后，對(duì)鞋的磨損情況進(jìn)行測(cè)量。制成。制成，另一支鞋的鞋底由材料 在此示例中，研究中的十個(gè)男孩都穿了一雙特殊的鞋，一支鞋的鞋底由材料 BAREPORTPrecisionHon0平均值， d其中， 0≠μ與 μdt配對(duì)數(shù)據(jù)的典型示例包括對(duì)成對(duì)測(cè)量值或前后測(cè)量值的測(cè)量?；蛞耘鋵?duì)方式相關(guān)的響應(yīng)匹配。t并執(zhí)行假設(shè)檢驗(yàn) 使用 “配對(duì) REPORTPrecisionH1:12≠0Hon實(shí)例P值值 ＞＞ α,選中假定等方差。? 6在樣本中，輸入 氣閘內(nèi)置能量消耗 。? 4選擇樣本在一列中。? 3雙樣本 基本統(tǒng)計(jì)量 選擇統(tǒng)計(jì) ? 2打開(kāi)工作表 “爐子 .MTW”。? 1堆疊在一列中，另外還有一個(gè)分組 (Damper)，包含用于表示總體的標(biāo)識(shí)符或下標(biāo)。能耗數(shù)據(jù) 和熱活化氣閘 這兩種設(shè)備分別是電動(dòng)氣閘 為了提高家庭暖氣系統(tǒng)的效率，進(jìn)行了一項(xiàng)旨在評(píng)估兩種設(shè)備功效的研究。39頁(yè)碼 CCPBG/DISBU/QEHai均值， δ0是兩個(gè)總體均值之間的假設(shè)差值。和 μ2δ0μ21與 =μtH0： μ1之差的置信區(qū)間。并在 總體標(biāo)準(zhǔn)差 t38雙 T檢驗(yàn)當(dāng)具有相關(guān)樣本 頁(yè)碼 CCPBG/DISBU/QEHaiP值值 α,90。單擊 選項(xiàng) 。5在 假設(shè)均值 中，輸入 t。打開(kāi)工作表 “統(tǒng)計(jì)示例 .MTW”。1t90%5s。37實(shí)例對(duì)九個(gè)小配件進(jìn)行了測(cè)量。頁(yè)碼 CCPBG/DISBU/QEHai體平均值。0是總體平均值，是總體平均值， 0其中，其中， ≠H1