Minitab15使用实战教程

Minitab15实战应用示例教程说明：MINITAB15附带各行各业的MTW数据统计量部分基本统计量A、显示描述性统计示例1打开工作表“脉搏.MTW”。2选择统计基本统计量显示描述性统计。3在变量中，输入高度。4在按变量中，输入性别。5单击图形并选中数据箱线图。在每个对话框中单击确定。会话窗口输出图形窗口输出分析结果：B图形化汇总示例1打开工作表“脉搏.MTW”。2选择统计基本统计量图形化汇总。3在变量中，输入脉搏1。单击确定。图形窗口输出C单样本Z检验和Z置信区间示例1打开工作表“统计示例.MTW”。2选择统计基本统计量单样本Z。3在样本所在列中，输入值。4在标准差中，输入0.2。5选中进行假设检验。在假设均值中，输入5。6单击选项。在置信水平中，输入90。单击确定。7单击图形。选中单值图。在每个对话框中单击确定。会话窗口输出图形窗口输出分析结果：D单样本t检验和t置信区间示例打开工作表“统计示例.MTW”。2选择统计基本统计量单样本t。3在样本所在列中，输入值。4选中进行假设检验。在假设均值中，输入5。5单击选项。在置信水平中，输入90。在每个对话框中单击确定。会话窗口输出分析结果：E样本在一列中的双样本t示例打开工作表“炉子.MTW”。2选择统计基本统计量双样本T。3选择样本在一列中。4在样本中，输入气闸内置能量消耗。5在下标中，输入气闸。6选中假定等方差。单击确定。会话窗口输出分析结果：F配对t示例打开工作表“统计示例.MTW”。2选择统计基本统计量配对t。3选择样本所在列。4在第一样本中，输入材料A。在第二样本中，输入材料B。单击确定。会话窗口输出分析结果：E单比率示例打开工作表“党派选举示例.MTW”。选择统计基本统计量单比率。2选择汇总数据。3在事件数中，输入560。在试验数中，输入950。4选中进行假设检验。在假设比率中，输入0.65。5单击选项。在备择项下，选择大于。在每个对话框中单击确定。会话窗口输出分析结果F双比率示例打开工作表“复印机采购评价示例.MTW”。选择统计基本统计量双比率。2选择汇总数据。3在第一样本中的事件下，输入44。在试验下，输入50。4在第二样本中的事件下，输入42。在试验下，输入50。单击确定。会话窗口输出分析结果G单样本Poisson率示例打开工作表“电视缺陷.MTW”。2选择统计基本统计量单样本Poisson率。3选择样本所在列，输入缺陷A。4选中进行假设检验。在假设Poisson率中，输入20。5单击选项。在备择项下，选择小于。6在每个对话框中单击确定。会话窗口输出分析结果H双样本Poisson率示例1打开工作表“电视缺陷.MTW”。2选择统计基本统计量双样本Poisson率。3选择样本在不同列中。4在第一中，输入缺陷A。5在第二中，输入缺陷B。6单击选项。在观测值[时间、项目、面积、量等]的“长度”中，输入36（三和六）。8在每个对话框中单击确定。会话窗口输出分析结果I单方差示例1打开工作表“飞机销栓.MTW”。2选择统计基本统计量单方差。3在下拉菜单中，选择输入方差。3在样本所在列中，输入销长度。4选中进行假设检验。在假设方差中，输入0.001。5单击选项。在备择项下，选择小于。单击确定。6单击确定。会话窗口输出分析结果J双方差示例1打开工作表“炉子.MTW”。2选择统计基本统计量双方差。3选择样本在一列中。4在样本中，输入气闸内置能量消耗。5在下标中，输入气闸。单击确定。会话窗口输出图形窗口输出分析结果：K相关示例1打开工作表“年级.MTW”。2选择统计基本统计量相关。3在变量中，输入语文数学GPA。单击确定会话窗口输出分析结果L协方差1选择统计基本统计量协方差。2在变量中，输入包含测量数据的列。3如果需要，可选中下面的对话框选项，然后单击确定。M正态性检验示例1打开工作表“机轴.MTW”。2选择统计基本统计量正态性检验。3在变量下，输入AB间距。单击确定。图形窗口输出分析结果：NPoisson分布拟合优度检验示例打开工作表“事故数.MTW”。2选择统计基本统计量Poisson分布的拟和优度检验。3在变量中，输入事故数。4单击确定。会话窗口输出分析结果回归简单线性回归示例1打开工作表“回归示例.MTW”。2选择统计回归回归。3在响应中，输入分值2。4在预测变量中，输入分值1。5单击确定。会话窗口输出分析结果显示用于诊断回归模型拟合度的残差图。多元回归示例1打开工作表“回归示例.MTW”。2选择统计回归回归。3在响应中，输入热通量。4在预测变量中，输入东南北。5单击图形。6在图中的残差下，选择标准化。7在残差图下，选择单独示图。选中残差的直方图、残差的正态图以及残差与拟合值。单击确定。8单击选项。在显示下，选中PRESS和预测的R平方。依次在每个对话框中单击确定。会话窗口输出分析结果显示用于诊断回归模型拟合度的残差图方差分析包含多重比较的单因子方差分析示例1打开工作表“方差分析示例.MTW”。2选择统计方差分析单因子。3在响应中，输入耐用性。在因子中，输入地毯。4单击比较。选中Tukey，全族误差率。选中许氏MCB，全族误差率并输入10。5在每个对话框中单击确定。会话窗口输出分析结果双因子方差分析示例1打开工作表“方差分析示例.MTW”。2选择统计方差分析双因子。3在响应中，输入浮游动物。4在行因子中，输入补充。选中显示均值。5在列因子中，输入湖。选中显示均值。单击确定会话窗口输出分析结果双因子平均值分析示例1打开工作表“方差分析示例.MTW”。2选择统计方差分析平均值分析。3在响应中，输入密度。4选择正态。5在因子1中，输入分钟。在因子2中，输入强度。单击确定。图形窗口输出分析结果：二项响应数据的平均值分析示例打开工作表“方差分析示例.MTW”。2选择统计方差分析平均值分析。3在响应中，输入焊接不合格。4选择二项，并在样本数量中键入80。单击确定。图形窗口输出分析结果：Poisson响应数据的平均值分析示例打开工作表“玩具.MTW”。2选择统计方差分析平均值分析。3在响应中，输入缺陷。4选择Poisson，然后单击确定。图形窗口输出分析结果平均值分析双因子平均值分析示例打开工作表“方差分析示例.MTW”。2选择统计方差分析平均值分析。3在响应中，输入密度。4选择正态。5在因子1中，输入分钟。在因子2中，输入强度。单击确定。图形窗口输出分析结果二项响应数据的平均值分析示例1打开工作表“方差分析示例.MTW”。2选择统计方差分析平均值分析。3在响应中，输入焊接不合格。4选择二项，并在样本数量中键入80。单击确定图形窗口输出分析结果Poisson响应数据的平均值分析示例1打开工作表“玩具.MTW”。2选择统计方差分析平均值分析。3在响应中，输入缺陷。4选择Poisson，然后单击确定。图形窗口输出分析结果平衡方差分析带有两个交叉因子的方差分析示例打开工作表“方差分析示例.MTW”。2选择统计方差分析平衡方差分析。3在响应中，输入溶解时间。4在模型中，键入工程师概率类型|计算器。5在随机因子中，输入工程师。6单击结果。在显示与项对应的均值中，键入概率类型|计算器。在每个对话框中单击确定会话窗口输出分析结果混合模型方差分析示例步骤1：拟合模型的约束形式1打开工作表“方差分析示例.MTW”。2选择统计方差分析平衡方差分析。3在响应中，输入厚度。4在模型中，输入时间|操作员|设置。5在随机因子中，输入操作员。6单击选项。选中使用混合模型的约束形式。单击确定。7单击结果。选中显示期望均方和方差分量。8在每个对话框中单击确定。步骤2：拟合模型的无约束形式1重复上述步骤1-8，只需在执行步骤6时，取消选中使用混合模型的约束形式。会话窗口输出分析结果重复测量设计示例1打开工作表“方差分析示例.MTW”。2选择统计方差分析平衡方差分析。3在响应中，输入分值。4在模型中，输入噪声观察对象（噪声）E时间噪声*E时间E时间*观察对象拨号噪声*拨号拨号*观察对象E时间*拨号噪声*E时间*拨号。5在随机因子（可选）中，输入观察对象。6单击选项。7选中使用混合模型的约束形式，然后单击确定。8单击结果。9选中显示期望均方和方差分量。在每个对话框中单击确定会话窗口输出分析结果一般线性模型指定模型使用GLM拟合线性效应和二次效应的示例1打开工作表“方差分析示例.MTW”。2选择统计方差分析一般线性模型。3在响应中，输入光输出。4在模型中，键入温度温度*温度玻璃类型玻璃类型*温度玻璃类型*温度*温度。5单击协变量。在协变量中，输入温度。6在每个对话框中单击确定。会话窗口输出分析结果使用GLM以及与不平衡嵌套设计的多重比较的示例打开工作表“方差分析示例.MTW”。2选择统计方差分析一般线性模型。3在响应中，输入蚊子数。4在模型中，输入公司产品（公司）。5单击比较。在配对比较下的项中输入公司。6在方法下，选中Tukey。在每个对话框中单击确定。会话窗口输出分析结果统计方差分析一般线性模型图形完全嵌套方差分析示例1打开工作表“炉子温度.MTW”。2选择统计方差分析完全嵌套方差分析。3在响应中，输入温度。4在因子中，输入工厂-批次，然后单击确定。会话窗口输出分析结果平衡多元方差分析示例1打开文件“多元分析示例.MTW”。2选择统计方差分析平衡多元方差分析。3在响应中，输入裂口光泽度不透明度。4在模型中，输入突出|添加剂。5单击结果。在结果显示下，选中矩阵（假设、误差、偏相关）和特征分析。6在每个对话框中单击确定。会话窗口输出分析结果执行等方差检验示例1打开工作表“方差分析示例.MTW”。2选择统计方差分析等方差检验。3在响应中，输入腐烂。4在因子中，输入温度_1氧。单击确定会话窗口输出分析结果简单区间图示例1打开工作表“地毯.MTW”。2选择图形区间图或统计方差分析区间图。3在一个Y下，选择简单。单击确定。4在图形变量中，输入耐用性。单击确定。含组的区间图示例打开工作表“地毯.MTW”。2选择图形区间图或统计方差分析区间图。3在一个Y下，选择含组。单击确定。4在图形变量中，输入耐用性。5在用于分组的类别变量（1-4，第一个为最外层）中，输入地毯。6单击标签，然后单击数据标签选项卡。7从标签中，选择平均值。在每个对话框中单击确定。主效应图示例1打开工作表“紫花苜蓿.MTW”。2选择统计方差分析主效应图。3在响应中，输入产出。4在因子中，输入品种田地。单击确定。包含两个因子的交互作用图示例打开工作表“方差分析示例.MTW”。2选择统计方差分析交互作用图。3在响应中，输入光输出。4在因子中，输入玻璃类型温度。单击确定。包含两个以上因子的交互作用图示例1打开工作表“夹板.MTW”。2选择统计方差分析交互作用图。3在响应中，输入扭矩。4在因子中，输入直径-温度。单击确定。以上图形窗口输出分析结果多元分析主成份分析示例打开工作表“多元分析示例.MTW”。2选择统计多变量主成份。3在变量中，输入人口-家庭。4在矩阵类型下，选择相关。5单击图形，并选中碎石图。6在每个对话框中单击确定。图形/对话窗口输出分析结果因子分析使用极大似然和旋转的因子分析示例打开工作表“多元分析示例.MTW”。2选择统计多变量因子分析。3在变量中，输入人口-住宅。4在要提取的因子数中，输入2。5在提取方法下，选择极大似然。6在旋转类型下，选择因子方差最大值法。7单击图形并选中前两个因子的载荷图。8单击结果并选中载荷排序。在每个对话框中单击确定。图形/对话窗口输出分析结果使用主成份的因子分析示例打开工作表“多元分析示例.MTW”。2选择统计多变量因子分析。3在变量中，输入人口-住宅。4单击图形并选中碎石图。在每个对话框中单击确定。统计多变量因子分析结果项目分析示例1打开工作表“CRONBACH.MTW”。2选择统计多变量项目分析。3在变量中，输入第1条-第4条。