最新minitab实例分析_图文

Δ11 11 4.62 90 178.1 94.21
Δ12 12 5.04 95 180.2 92.51
Step由实验者配置，
Step10 时 Y 取 最 大 值 ， 适 用因子配置；
二次试验－－ (1) 因子配置设计：
背景：通过最大倾斜法求Y最大化的因子水平，通过追加实验，确认是否最佳水准的领域； 收率(Yield) 时间(80 , 90) 温度(171,181)
案例：bpcapa.MTW
(1)：二项分布的Zst
缺陷率： 不良率是否 受样本大小 影响？
－平均（预想）PPM＝226427 －Zlt＝0.75 ＝>Zst＝Zlt＋1.5＝2.25
3-4 M--工序能力分析（离散型）：
案例：bpcapa.MTW
(2)：Poisson分布的Zst
4 功效和样本数量
I — DOE： 8-2：多因子不同水准 ① 因子配置设计：
输入data：
反复次数
② 曲线分析：
倾斜越大， 主效果越大 无法确认交互效果
③ 统计性分析：
④ 确认此后试验方向：
通过分散分析，判断1次效果、2次效果的有意性；
- 主效果有有意， - 交互效果无有意。
最佳方向
I — DOE： 8-3：2水准部分配置
查出力 1－β = 0.8
差值：u0－ua ＝25－30＝-5
功效值（查出力）： 1－β ＝0.8 标准差（推定值）：sigma＝10
样本数量27 >已知u的1-sample Z的样本数量 －>t 分布假定母标准偏差未制定分析；
A—假设测定－决定标本大小：
4-3 ：1 Proportion（单样本）
A—假设测定： Chi-Square-1.MTW

应用二： 测定边数的独立性：
(5)： Chi-Square t（离散－单样本）
H0: 独立的（无相关） Ha: 从属的（有相关）；
不良类型
背景：确认班次别和不同类型不良率是否相关？
班次
P-Value < 0.05
→ Ha → 两因素从属（相关）
A—ANOVA（分散分析）： 两个以上母集团的平均是否相等； (1)： One-way A（一因子多水平数）
－> 确认哪个因子影响收率，利用2（5-1）配置法
① 因子配置设计： 统计-DOE-Factorial
表示2 5-1 部分配置的清晰度 和部分实施程度.
输入data：
② 曲线分析：
如何设置？ ？ ？
-B、D、E有意；
-在A=10,B=2,C=120,D=180,E=3时， Y＝95最佳；
-BD、DE有交互作用；
有意水平 α = 0.05
查出力 1－β = 0.8
差值：u0－ua ＝25－30＝-5
功效值（查出力）： 1－β ＝0.8 标准差（推定值）：sigma＝10
样本数量27 >已知u的1-sample Z的样本数量 －>t 分布假定母标准偏差未制定分析；
A—假设测定－决定标本大小：
(3)：1 Proportion（单样本）
倾斜越大， 主效果越大 无法确认交互效果
③ 统计性分析：
④ 确认此后试验方向：
通过分散分析，判断1次效果、2次效果的有意性；
- 主效果有有意， - 交互效果无有意。
最佳方向
I — DOE： (3)：2水准部分配置
背景： - 反应值 : 收率(Yield) - 因 子 : 流入量(10, 15), 触媒(1, 2), 旋转数(100，120), 温度(140, 180), 浓度( 3, 6)

• 2. 选择統計 ▶基本統計量▶一样本t
• 3. 在變量文本框中，输入Pulse1，点击 OK。
• 结果解释 • 根据输出结果，估
计其平均值为 72.87，有95%的把 握认为真值落在 • 区间（70.95， 75.15）。
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Minitab的基本操作及实例运用
• 使用数据分析和质量 工具
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Minitab的基本操作及实例运用
• 使用数据分析和质量 工具
• 1）基本統計量
• MINITAB提供了两条命令—統計 ▶基本統計量▶顯示描述性統計和存儲描述性統計 ,这两条命令对每一 列进行了计算并且将统计结果存储下来了。这些结果可以从会话窗口中显示出来。
• 例子：假如想要对参加脉搏测试的男(sex=1)、女(sex=2) 学生进行统计。
• 结果解释 • 根据输出结果，相关值（r=0.785，P-
Value=0.000）表明身高与体重正相关。 • P-Value:犯一种错误的概率的推定值,比留意水准
大时为正态性.
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Minitab的基本操作及实例运用
• 使用数据分析和质量 工具
• 4）回归(regression)
•
回归分析用于找出反应值(Y)与一个或者多个预测值（X)之间的关系。線性回歸是利用數理統計中
• 1）计算t置信区间和平均值检验的步驟： • A. 选择統計 ▶基本統計量▶一样本t • B. 在變量文本框中，输入包含样本的列，Minitab • 将对样本的每一列进行单个分析。 • C. 以下二者中任选一项： • ♦若计算平均值的置信区间，选中選項 ▶置信水平
。 • ♦若进行假设检验，选中假設均值。 • D. 若想更进一步，还可以使用下面的选项： • ♦ 为置信区间指定一个置信度。缺省值为95%。 • ♦ 指定一个原假设检验值。缺省值为：μ=0 • ♦ 通过选择小于(<)、大于(>)、不等于（≠），定 • 义选择性假设。

数值应该在控 制限内
应多数值在控 制限外
在控制限外表示过程实际 的变差大，同时表明测量 能力高。
均值
部件对比图：可显示在研究过程中所测量的并按部件排列的所有测量结果。测量结果用 点表示，平均值用带十字标的圆形符号表示。 判断：1.每个部件的多个测量值应紧靠在一起，表示测量的重复再现性的变差 小。
2.各平均值之间的差别应明显，这样可以清楚地看出各部件之间的差别。 例：图中的7#、10#重复测量的精确度较其他点要差，如果测量系统的R&R偏大时，可 以对7#、10#进行分析。
所有点落在管理界限内 －>良好
大部分点落在管理界限外 －>主变动原因：部品变动
－>良好
－>测量值随部品的变动 －>测量值随OP的变动
－>对于部品10，OP有较大分歧；
M--测量系统分析： 离散型案例（名目型）：gage名目.Mtw
背景：3名测定者对30部品反复2次TEST
检查者1需要再教育； 检查者3需要追加训练； (反复性)
（2）.在量具信息与选项栏分别填入相关资料与信息。
填入相关 资料
注：其他选项若无要求，选择 默认项，不做改动。
一般为6 倍标准差
零件公差 规格
4.5、结果生成：数据表与图表
图表分析表
数据会话表
5.结果分析： （1）图表分析
变异分量条形图：展示了会话窗口中的计算结果，此图显示整个散布中R&R 占的比重是否充分小。 判断：量具R&R，重复（Repeat）, 再现性（Reprod）越小越好。
A—假设测定：案例：2sample-t.MTW (2)： 2-sample t（单样本）
① 正态性验证：
<统计－基本统计－ 正态性检验 ： >

间有显著差异；
• 当 F F1 (r 1, n r) 时，保留原假设 H 0 ，因为尚无发现诸均
值 1, 2 ,, r 间有显著差异的迹象，只好保留 H 0 ．
单因素方差分析
Minitab
例2: 茶是一种饮料，它含有叶酸（folacin） ，这是一种维他命B。如今要比较各种茶叶 中的叶酸含量。
• 方差分析有单因素与多因素的区分。
单因素方差分析理论基础
单因素方差分析单因子试验的一般概述（记号） Minitab
在一个试验中只考察一个因子A及其r个水平A1，A2，… ，Ar．
在水平Ai下重复mi次试验，总试验次数n= m1+m2 +…+ mr．
记yij是第i个水平下的第j次重复试验的结果，这里
多重比较
Minitab
同时比较任意两个水平间有无显著差异的问题称为多重比较问
题．
譬如，r=3 时，同时检验如下三个假设：
H 012：1 2，H 013：1 3，H 023： 2 3
的检验问题就是多重比较问题的一个例子．
这里的关键是“同时”两字．若
r
较大，要同时检验
r 2
个假
设，问题就复杂起来了．
中至少有
一个不成立”就构成多重比较的拒绝域
W yi y j c ．
i j
•经计算，对给定显著性水平 ，可得
c q1 (r, fe ) MSe / m
其 中 q1 (r, fe ) 是 统 计量 q(r, fe ) 的 抽 样 分布 的
1 分位数，可从给定的表中查得．
多重比较 重复数不等情况的多重比较(S法)
到方差分析表中，继续进行统计分析．
来源
平方和

练习) 在平均 300, 标准偏差5的正态分布当中抽出 40个 sample 保存到 C5上。
(#) 12
Minitab 菜单(Window)
Miinitab的所有 window 调节的命令和总体管理的 Graph, Worksheet的命令等, 全面性 Window 的运营命令。
Minitab
练习) 生成 1 ~ 15 的奇数，每个数二回，全体集合反复三回的数据。
练习) 把 Red Blue White Black 生成各值是二回，全体反复二回的数据。 练习) 生成从 1996.04.01~7.30之间按一周间隔形成的数据。
练习) 生成 1996年 4月 1日、97年 7月 30日、98年 12月 25日为各二回，全体为三回形成的数据。
分析、离散资料分析、非母数统计分析等构成
Graph : 为编辑 Graph的Graph Layout, Chart副菜单及文字Graph构成 Editor : 不使用菜单，使用命令直接作业及Clipboard setting等副菜单 Window : 由控制 Window 画面构成的副菜单及 管理 Graph 画面的副菜单构成
Minitab
把多个 Worksheet 合并为一个 Worksheet
把列上内容复制到其它列上 把一列以上的数据移到多个列上 把多个列上的数据合成一个列 交换行和列的位置 对齐排列数据 数据上注明序位 删除特定列的行 删除行、常数、行列 把多个列的文字数据合并为一个列 数据按变换条件交换 变更 Data的属性 把数据在Session窗口里输出
(#) 5
Minitab 菜单 构成
Minitab
File : 有关文件管理所需的副菜单的构成
Edit : 编辑 Worksheet data , 外部 data 的 link 及 command link editor 副菜单

多元线性回归分析
讲解了如何使用Minitab进行多元线性回归分析，以探索多个自变量对因变量的影响。
逐步回归分析
演示了逐步回归分析的步骤和应用场景，以选择最佳的自变量组合。
品质管理
控制图分析
介绍了使用Minitab绘制控制图 进行过程监控和品质改进，以 实现稳定性和一致性。
稳健设计实验(RSM)分析
的结合应用
中的应用案例
总结了Minitab相对于其
介绍了Minitab与其他常
分享了一些Minitab在实
他统计分析软件的优势，
用软件（如Excel和
际项目中的成功案例，
以及为什么选择Minitab
Python）的整合应用，
展示其在不同领域的广
作为分析工具。
以增强数据分析的能力。
泛应用。
总结
Minitab的优缺点
讲解了如何使用Minitab进行变 量之间的相关性分析，帮助发 现变量之间的关联关系。
数据可视化
介绍了Minitab提供的可视化工 具，包括直方图、散点图和箱 线图，以便更好地呈现数据。
统计推断与假设检验
1
假设检验基本原理
Байду номын сангаас
解释了统计推断的概念，并介绍了Minitab中的假设检验方法及其应用场景。
2
《Minitab实际应用》PPT课件
Minitab简介
Minitab是一款功能强大的统计分析软件，可应用于数据分析、品质管理和质量改进等领域。本节将介 绍Minitab的基本功能及其应用领域。
数据输入与管理
数据输入方法
介绍了使用Minitab进行数 据输入的各种方法，包括 手动输入、数据导入和复 制粘贴。
讲解如何利用Minitab进行稳健 设计实验(RSM)分析，以优化 工艺参数并提高产品质量。

Thank you
来自PS的例子： 由左图可以看到一副图像的色阶分 布。PS中的Histogram是以0～255 色阶为横轴，此色阶上象素点的个 数为纵轴。
Histogram 直方图
Histogram 直方图
Histogram 直方图
Histogram 直方图
Histogram 直方图
Histogram 直方图
用途
2. Dot Plot 4. Box Plot 2. Multiple Box Plot
2. Interactions Plot
Symmetry Plots 对称图
StatÆQuality toolsÆSymmetry Plots 使用Minitab自带的例子做练习：EXH_QC.MTW
Symmetry Pl ot for Faults
用不同的方法表示纵轴
• 纵轴用频率表示－－为Minitab缺省设置 • 纵轴用百分比表示－－落在该区域内的观测值占全部资料的百分比 • 纵轴用密度表示－－该区间的面积函数
某一区域内的面积等于该区域范围内的积分
DotPlot 点图
GraphÆDotPlot 使用Minitab自带的例子做练习：AZALEA.MTW DotPlot是EDA(Exploratory Data Analysis)探索性资料分析的一种简单形式， 它是一维图形，是将所有观测点沿着一条线制成的图形。
图形分析
• 直方图 • 散布图 • 时间序列图 • 条形图 • 箱型图 • 矩阵图 • 轮廓图 • 三维图 • 点图 • 饼图 • 边际图 • 概率图 • 茎叶图 • 特征图
Minitab中的Graph
• Symmetry Plots 对称图 • DotPlot 点图 • Box Plot 箱型图 • Histogram 直方图 • Pareto Plot • Scatter Diagram 散布图 • Marginal Plot 边际图 • Matrix Plot 矩阵图 • Maineffect Plot 主效果图 • Interactions Plot 交互作用图 • Time Series Plot 时间序列图 • Contour Plot 等高线图

<统计－功效和样本数量－ 1 Proportion ： >
背景：H0：P1＝P2
Ha：P1 < P2 有意水平 α = 0.05 查出力 1－β = 0.9
P的备择值：实际要测定的比例？ －－母比率；
功效值（查出力）： 1－β ＝0.9
假设P：H0的P值（0.9）
母比率0.8 实际上是否小于0.9，需要样本217个
<统计－功效和样本数量－ 1-sample Z： >
背景：Ha～N（30，100/25） H0～ N（25，100/n ）－为测定分布差异的标本大小
有意水平 α = 0.05
查出力 1－β = 0.8
差值：u0－ua ＝25－30＝-5
功效值（查出力）： 1－β ＝0.8 标准差：sigma＝10
24
11
③ 求解Zlt（无历史均值）：
无历史均值： －> 考虑偏移－> Zlt (Bench)
* Zshift ＝ Zlt (Bench) － Zlt (Bench) ＝12.13－1.82＝0.31 12
工序能力分析：案例：Camshaft.MTW 另：capability sixpack工具
13
倾斜越大，主效果越大
无交互效果 －> 平行； 有交互效果 －> 交叉；
22
(5)Multi-vari Chart（多变因图）Sinter.MTW
目的：掌握多X因子变化对Y的影响（交互作用细节）； <统计－方差分析－双因子：>
材料、交互的P < 0.05 －>有意；
23
A—假设测定－决定标本大小： (1)：1-sample Z（已知u）
17
18

通过分散分析，判断1次效果、2次效果的有意性； - 主效果有有意， - 交互效果无有意。
显示因子的水准不能线性变换 (Coded) 时的回归系数. - Coded是指实际因子水准 (-1, +1)变换为线性变换。
I — DOE： (2)：多因子不同水准 ① 因子配置设计：
输入data：
反复次数
② 曲线分析：
P-Value < 0.05 → Ha →u1 ≠ u2
A—假设测定：案例：Paired t.MTW (3)： Paired t（两集团从属/对应）
< 统计－基本统计量－配对t ： >
背景：老化实验前后样本复原时间； 10样本前后实验数据，判断老化实验前后复原时间是否有差异； （正态分布；等分散； α = 0.05 ）
－> 确认哪个因子影响收率，利用2（5-1）配置法
① 因子配置设计： 统计-DOE-Factorial
表示2 5-1 部分配置的清晰度 和部分实施程度.
输入data：
② 曲线分析：
如何设置？ ？ ？
-B、D、E有意；
-在A=10,B=2,C=120,D=180,E=3时， Y＝95最佳；
-BD、DE有交互作用；
A—（相关分析）： Scores.MTW
P-Value < 0.05 → Ha → （有相关相关）
I — DOE： (1)：2因子2水准
① 因子配置设计：
输出结果：
输入 实验 结果
② 曲线分析：
倾斜越大， 主效果越大
交叉越大， 交互效果越大
最大的data
③ 统计性分析：
实施对因子效果的t-test，判断与data有意的因子。 A、B对结果有意；AB交互对结果无有意；