Minitab15使用实战教程.docx
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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
、显示描述性统计示例
打开工作表“脉搏.MTW”。
选择统计>基本统计量>显示描述性统计。
在变量中,输入高度。
在按变量中,输入性别。
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:
图形化汇总示例
打开工作表“脉搏.MTW”。
选择统计>基本统计量>图形化汇总。
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
打开工作表“统计示例.MTW”。
2选择统计>基本统计量>单样本Z。
在样本所在列中,输入值。
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。
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。
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。
选择样本在一列中。
在样本中,输入气闸内置能量消耗。
在下标中,输入气闸。
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。
选择样本所在列。
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。
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。
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。
选择汇总数据。
在第一样本中的事件下,输入44。
在试验下,输入50。
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。
单击选项。
在备择项下,选择小于。
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
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。
选择样本在不同列中。
在第一中,输入缺陷A。
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)。
在每个对话框中单击确定。
会话窗口输出
分析结果
单方差示例
打开工作表“飞机销栓.MTW”。
选择统计>基本统计量>单方差。
在下拉菜单中,选择输入方差。
在样本所在列中,输入销长度。
选中进行假设检验。
在假设方差中,输入0.001。
单击选项。
在备择项下,选择小于。
单击确定。
单击确定。
会话窗口输出
分析结果
J双方差示例
打开工作表“炉子.MTW”。
2选择统计>基本统计量>双方差。
选择样本在一列中。
在样本中,输入气闸内置能量消耗。
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
打开工作表“年级.MTW”。
2选择统计>基本统计量>相关。
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。
在变量中,输入包含测量数据的列。
如果需要,可选中下面的对话框选项,然后单击确定。
正态性检验示例
打开工作表“机轴.MTW”。
2选择统计>基本统计量>正态性检验。
在变量下,输入AB间距。
单击确定。
图形窗口输出
分析结果:
Poisson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。
在变量中,输入事故数。
单击确定。
会话窗口输出分析结果
回归
简单线性回归示例
打开工作表“回归示例.MTW”。
2选择统计>回归>回归。
在响应中,输入分值2。
在预测变量中,输入分值1。
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
打开工作表“回归示例.MTW”。
2选择统计>回归>回归。
在响应中,输入热通量。
在预测变量中,输入东南北。
单击图形。
在图中的残差下,选择标准化。
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。
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
打开工作表“方差分析示例.MTW”。
选择统计>方差分析>单因子。
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。
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
打开工作表“方差分析示例.MTW”。
选择统计>方差分析>双因子。
在响应中,输入浮游动物。
在行因子中,输入补充。
选中显示均值。
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
打开工作表“方差分析示例.MTW”。
选择统计>方差分析>平均值分析。
在响应中,输入密度。
选择正态。
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”。
选择统计>方差分析>平均值分析。
在响应中,输入焊接不合格。
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”。
选择统计>方差分析>平均值分析。
在响应中,输入缺陷。
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”。
选择统计>方差分析>平均值分析。
在响应中,输入密度。
选择正态。
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”。
选择统计>方差分析>平均值分析。
在响应中,输入焊接不合格。
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”。
选择统计>方差分析>平均值分析。
在响应中,输入缺陷。
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”。
选择统计>方差分析>平衡方差分析。
在响应中,输入溶解时间。
在模型中,键入工程师概率类型|计算器。
在随机因子中,输入工程师。
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
打开工作表“方差分析示例.MTW”。
选择统计>方差分析>平衡方差分析。
在响应中,输入厚度。
在模型中,输入时间|操作员|设置。
在随机因子中,输入操作员。
单击选项。
选中使用混合模型的约束形式。
单击确定。
单击结果。
选中显示期望均方和方差分量。
在每个对话框中单击确定。
步骤2:
拟合模型的无约束形式
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
打开工作表“方差分析示例.MTW”。
选择统计>方差分析>平衡方差分析。
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时间声*拨号拨号*观察对象E时间*拨号噪声*E时间*拨号。
E时间*观察对象
拨号
噪
在随机因子(可选)中,输入观察对象。
单击选项。
选中使用混合模型的约束形式,然后单击确定。
单击结果。
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
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。
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。
单击协变量。
在协变量中,输入温度。
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。
在响应中,输入蚊子数。
在模型中,输入公司产品(公司)。
单击比较。
在配对比较下的项中输入公司。
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
打开工作表“炉子温度.MTW”。
选择统计>方差分析>完全嵌套方差分析。
在响应中,输入温度。
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
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。
在响应中,输入裂口光泽度不透明度。
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。
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
打开工作表“方差分析示例.MTW”。
选择统计>方差分析>等方差检验。
在响应中,输入腐烂。
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
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。
在一个Y下,选择简单。
单击确定。
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。
在一个Y下,选择含组。
单击确定。
在图形变量中,输入耐用性。
在用于分组的类别变量(1-4,第一个为最外层)中,输入地毯。
单击标签,然后单击数据标签选项卡。
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
打开工作表“紫花苜蓿.MTW”。
选择统计>方差分析>主效应图。
在响应中,输入产出。
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”。
选择统计>方差分析>交互作用图。
在响应中,输入光输出。
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
打开工作表“夹板.MTW”。
选择统计>方差分析>交互作用图。
在响应中,输入扭矩。
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。
在变量中,输入人口-家庭。
在矩阵类型下,选择相关。
单击图形,并选中碎石图。
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”。
选择统计>多变量>因子分析。
在变量中,输入人口-住宅。
在要提取的因子数中,输入2。
在提取方法下,选择极大似然。
在旋转类型下,选择因子方差最大值法。
单击图形并选中前两个因子的载荷图。
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”。
选择统计>多变量>因子分析。
在变量中,输入人口-住宅。
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
打开工作表“CRONBACH.MTW”。
选择统计>多变量>项目分析。
在变量中,输入第1条-第4条。
单击图形并选中含平滑器的数据的矩阵图。
在每个对话框中单击确定图形/对话窗口输出
分析结果
观测值聚类示例
打开工作表“谷类.MTW”。
选择统计>多变量>观测值聚类。
在变量或距离矩阵中,输入蛋白质-维生素A。
4从联结法中,选择完成,并从距离量度中选择Euclidean平方。
选中标准化变量。
在指定最终分类,按下,选择聚类数,然后输入4。
选中显示树状图。
单击自定义。
在标题中,输入谷类食品数据的树状图。
在每个对话框中单击确定
变量聚类示例
打开工作表“秘鲁.MTW”。
选择统计>多变量>变量聚类。
在变量或距离矩阵中,输入年龄-心脏舒张。
对于联结法,请选择平均。
选中显示树状图。
单击确定。
图形/对话窗口输出
分析结果
均值聚类示例
打开工作表“熊.MTW”。
2要创建初始分割列,请选择计算>产生模板化数据>简单数集。
在将模板数据存储在中,输入初始作为存储列名称。
在从第一个值和至最后一个值中,输入0。
在列出各项值中,输入143。
单击确定。
6转至数据窗口,并在名为初始列的第二行、第七十八行和第十五行中分别输入1、2和
3。
7选择统计>多变量>K均值聚类。
在变量中,输入头长-重量。
在指定分割,按下,选择初始分割列,然后输入初始。
选中标准化变量。
单击存储。
在聚类成员列中,输入熊的大小。
在每个对话框中单击确定。
对话窗口输出
分析结果
判别分析示例
打开工作表“多元分析示例.MTW”。
选择统计>多变量>判别分析。
在组中,输入大麻哈鱼产地。
在自变量中,输入淡水海洋。
单击确定。
会话窗口输出
判别分析:
大麻哈鱼产地与淡水,海洋
对话窗口输出分析结果
简单对应分析示例
打开工作表“表示例.MTW”。
选择统计>多变量>简单对应分析。
选择列联表的列,然后输入CT1-CT5。
在行名中,输入行名。
在列名中,输入列名。
单击结果并选中行剖面。
单击确定。
单击补充数据。
在补充行中,输入候补行1候补行2。
在行名中,输入候补行名称。
单击确定。
6单击图形。
选中显示所有图中的补充点。
选中只显示行的对称图和显示行和列的
行图。
非对称
在每个对话框中单击确定。
图形/对话窗口输出
分析结果
多重对应分析示例
打开工作表“表示例.MTW”。
选择统计>多变量>多重对应分析。
选择类别变量并输入汽车重量弹出驾驶员事故类型事故严重程度。
在类别名称中,输入事故名称。
单击图形。
选中显示列图。
在每个对话框中单击确定。
图形/对话窗口输出
分析结果
非参数
单样本符号置信区间示例
打开工作表“统计(房间)示例.MTW”。
2选择统计>非参数>单样本符号。
在变量中,输入价格指数。
选择置信区间。
单击确定
中位数的单样本符号检验示例
打开工作表“统计示例.MTW”。
2选择统计>非参数>单样本符号。
在变量中,输入价格指数。
选择检验中位数并在文本框中输入115。
在备择中,选择大于。
单击确定
单样本
单样本Wilcoxon置信区间示例
打开工作表“统计示例.MTW”。
2选择统计>非参数>单样本Wilcoxon。
在变量中,输入成绩。
选择置信区间。
单击确定
打开工作表“统计示例.MTW”。
2选择统计>非参数>单样本Wilcoxon。
在变量中,输入成绩。
选择检验中位数,并在框中输入77。
单击确定
双样本Mann-Whitney检验示例
打开工作表“统计示例.MTW”。
选择统计>非参数>Mann-Whitney。
在第一样本中,输入DBP1。
在第二样本中,输入DBP2。
单击确定以上对话窗口输出
分析结果
Kruskal-Wallis检验示例
打开工作表“统计示例.MTW”。
选择统计>非参数>Kruskal-Wallis。
在响应中,输入增长。
在因子中,输入处理。
单击确定
Mood中位数检验示例
打开工作表“动画.MTW”。
2选择统计>非参数>Mood中位数检验。
在响应中,输入Otis。
在因子中,输入ED。
单击确定
Friedman检验示例
打开工作表“统计示例.MTW”。
选择统计>非参数>Friedman。
在响应中,输入酶活性。
在处理中,输入疗法。
在区组中,输入窝。
单击确定
游程检验示例(招聘人)
打开工作表“统计示例.MTW”。
2选择统计>非参数>游程检验。
在变量中,输入回答。
单击确定
此示例解释了如何计算所有可能值对(包括每个值与其本身配对)的平均数。
在数据窗口的C1中,键入123。
选择统计>非参数>配对平均数。
2在变量中,输入C1。
在将平均数存储在中,输入C2。
选中将指数存储在,然后在文本框中键入C3和C4。
单击确定。
配对差示例
此示例解释如何计算元素对之间所有可能来自两列的差值。
在数据窗口中,在行1至3的C1中,键入352。
在行1至3的C2中,键入
1.12.01.1。
选择统计>非参数>配对差。
在第一变量中,输入C1。
在第二变量中,输入C2。
在将差值存储在中,键入C3。
选中将指数存储在,然后在文本框中键入C4和C5。
单击确定。
计算配对斜率示例
此示例解释如何计算来自两个等长列的每对数据之间的斜率。
在数据窗口中,在行1至3的C1中,键入3526。
在行1至3的C2中,键
入1.12.01.13.0。
选择统计>非参数>配对斜率。
在Y变量中,输入C1。
在X变量中,输入C2。
在将斜率存储在中,键入C3。
选中将指数存储在,然后在文本框中键入C4和C5。
单击确定
时间序列
趋势分析示例
打开工作表“服务处所.MTW”。
选择统计>时间序列>趋势分析。
在变量下,输入贸易。
在模型类型下,选择二次。
选中生成预测并在预测点数中输入12。
单击存储。
选中拟合值(趋势线)、残差(去除趋势后的数据)和预测值。
在每个对话框中单击确定
执行趋势分析示例。
选择统计>时间序列>分解。
在变量中,输入存储在趋势分析中的残差列的名称。
在季节长度中,输入12。
在模型类型下,选择加法。
在模型分量下,选择仅季节。
选中生成预测并在预测数中输入12。
单击存储。
选中预测值和拟合值。
在每个对话框中单击确定
合并趋势分析和分解的拟合和预测示例
打开工作表“服务处所.MTW”。
选择计算>计算器。
在将结果存储在变量中中,输入新拟合。
在表达式中,将趋势分析中的拟合值与分解中的拟合值相加。
单击确定。
选择计算>计算器。
通过选择内容并按[Delete]来清除表达式框。
在将结果存储在变量中中,输入新预测。
在表达式中,将趋势分析中的预测与分解中的预测相加。
单击确定。
步骤2:
图示合并趋势分析和分解的拟合值和预测
1选择统计>时间序列>时间序列图>选择多个>确定。
在序列下,输入贸易新拟合新预测。
单击时间/尺度。
4在初始值下,选择每个变量为一个集合,然后分别在1-3
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