Minitab教材
minitab培训教材-精品课件
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10、市场销售中最重要的字就是“问”。19:36:0319:36:0319:368/15/2021 7:36:03 PM
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11、现今，每个人都在谈论着创意，坦白讲，我害怕我们会假创意之名犯下一切过失。21.8.1519:36:0319:36Aug-2115-Aug-21
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12、在购买时，你可以用任何语言；但在销售时，你必须使用购买者的语言。19:36:0319:36:0319:36Sunday, August 15, 2021
17、利人为利已的根基，市场营销上老是为自己着想，而不顾及到他人，他人也不会顾及你。下午7时36分3秒下午7时36分19:36:0321.8.15
- 非母数分析
品质管理
- 品质管理工具 - 计数值数据分析
- 测定系统分析 - 管理图分析
- 计量值数据分析 - 工程能力分析
信赖性 及 数据分析
- 分布分析
- 数据的合 实验计划
- 反应表面 实验计划 - Robust 实验计划
Minitab 操作
1. Minitab 的操作
什么是 Minitab ?
MINITAB = Mini + Tabulator =小型 + 计算机
Minitab
介绍
于1972年，美国宾夕法尼亚 州立大学用来作统计分析、教育用而开发，目前已 出版 Window 用版本 Vesion12.2，并且已在工学、社会学等所有领域被广泛 使用。特别是与Six-sigma关联，在GE、AlliedSignal等公司已作为基本的程序 而使用。
优点
以菜单的方式构成，所以无需学习高难的命令文，只需拥有基本的统计知识便 可使用。图表支持良好，特别是与Six-sigma有关联的部分陆续地在完善之中。
《minitab使用教材》课件
Minitab基础
我们将从Minitab的安装和界面介绍开始，然后学习Minitab的基本操作和数据格式要求。掌握这些基础知识将 为进一步的学习打下坚实基础。
统计学基础
了解统计学的常用概念、概率分布、假设检验和方差分析等内容，将使您更 好地理解和应用Minitab进行数据分析。
Minitab高级应用
《Minitab使用教材》PPT 课件
我们将一起学习如何使用Minitab进行数据分析。本课程将帮助初学者快速掌 握Minitab的基本功能和高级应用。
什么是Minitab
Minitab是一款用于数据分析的强大软件。它提供了丰富的统计工具和可视化功能，帮助用户从数据中发现规 律并做出有效决策。
Minitab适用领域
Minitab不仅提供了基础的数据分析功能，还可以进行回归分析、数据挖掘和Six Sigma质量管理等高级应用。我 们还将通过实际案例来展示Minitab的强大功能。
总结
在本课程的最后，我们将分享一些Minitab使用技巧和重要性，同时提供推广应用的建议，帮助您更好地应用 Minitab进行数据分析。
Minitab在各个领域都有广泛的应用，包括医疗保健、制造业、市场营销、金融和教育等。无论你是学生、研 究人员还是数据分析师，Minitab都能满足你的需求。
Minitab在数据分析中的作用
Minitab可以帮助您整理、分析和解释数据。通过使用Minitab，您可以发现数据中的模式和趋势，并从中获得 有价值的洞察。
FAQ
在本环节，我们将回答一些常见题，为大家提供进一步的帮助和指导。也欢迎大家提供宝贵意见和建议，以 帮助我们提高课程质量。
参考资料
以下是一些Minitab官方文档、《数据分析工具Minitab》及其他参考书籍和论文。这些资料将为您更深入地了 解Minitab和数据分析提供帮助。
Minitab培训教材1
71 70 69 68 67 66 65 800 820 840 860 880 Y
数据点
X
பைடு நூலகம்
90
实例一 [2]
进阶：回归分析-线性
Y = 1000
Fitted Line Plo
- 1094 + 29.17
950
Y
900
850
800 65 66 67 68 X 69
基本介绍
常用图表制作
常用品质控制图
制程能力分析
MSA 测量系统分析
柏拉图
质量管控作用：
一般在鱼骨图后，区分“少数重点因素”和 “大量微细因素”，采用2-8原则，抓重点， 优先解决主要问题点；
350 300 250
Count
Pareto Cha
制作注意事项：
百分比为累加型，最终值应为100%； 因素项目不要过多，一般不良项目占比超 出95%范围的因素可合并展示，默认为相 对小概率事件； 百分比线的起始点从第一个柱状顶端开始；
实例二
直方图：数值区域数量分布
Histogram of Sample
12
点图：同直方图
Dotplot of Group 1, Grou
10
8
Frequency
Group 1
6 Group 2 Group 3 Group 4 0 5.4 7.6 7.7 7.8 7.9 8.0 Sample 8.1 8.2 8.3 6.3 7.2 8.1
控制图——常用计数型
P Chart：
样本量可变，单体以OK/NG判定； 单点显示为不合格率；
U Chart：
minitab教材
能力分析（组间/组内）或SIXpack能力分析（组间/组内）既计算组内标准偏差 也计算组间标准偏差，然后，集中它们来计算总的标准偏差。
MINITAB也提供基于二项式和Poisson概率模型属性数据（计数型）的能力 分析，例如，产品可与标准比较分为有缺陷和没有缺陷 （用能力分析 （二项式）） 也可以根据缺陷个数对产品进行分类（用能力分析（Poisson））。
D也諭…
Ctrl+U
话Open Project,..
Ctrl+O
QSaire Project
Ctrl+S
Save Project As...
Project Descriptionmi
昔Open Worfcsh&et...网5旳日Current Worksheet
Save.Currant Worksheet As..
下情况进行能力分析：
正态或Weibull概率模式（对于测量数据）
——不同子组之间可能有很强变差的正态数据
二项式或Poisson概率模式（对于计数数据或求，例如，MINITAB提供基于正态或
Weibull分布模型上的能力分析工具，使用正态概率模型的命令提供了更完全的 统计设置，但是，适用的数据必须近似于正态分布.
例如，利用正态概率模型，能力分析（正态）可以估计预期零件的缺陷PPM数。这些统计分析建立在两个假设的基础上，1、数据来自于一个稳定的过程，2、 数据服从近似的正态分布，类似地，能力分析（Weibull）计算零件的缺陷的PPM值利用的是Weibull分布。在这两个例子中，统计分析正确性依赖于假设分布模 型的正确性。
Minitab学习好教材解读
系）以便识别变化因数 (X)。 2) 相关系数的值 (r) 和 r 图中的值可比较以确定其间是否存在显著关系。（如果计算出的
相关系数 r 小于 r 图中的相应值则可认为存在相关性。）
运行图
1) 输入到数据窗口
L/#
2) 分析操作
统计
质量工具
运行图
运行图在折线图中用时间-序列数据做图，有助于评估数据及过程的稳定性。运 行图类似于控制图，可用于测量和控制阶段。
目的： 例如，视沉检查时间-序列趋势。 作用： 根据时间-序列数据及状态数据可推断出变化要素。
17
———— MINITAB 入门手册 ————
评估主因素(x)的表现 (做出改进后分析当前状态)
Xber-R 图
用和 “A” 步相同的方法做图。 * 目的是评估 X (输入) 数据对 Y (输出)。
针对主原因建立管理系统 (设置)
简易 风险管理 控制图 标准化及其他要素
6
———— MINITAB 入门手册 ————
3. 基本屏幕
7
———— MINITAB 入门手册 ————
19
———— MINITAB 入门手册 ————
分配 X 和 Y 列(HeatFlux and North)。
点击 [OK]。
将显示一图表。
280 270 260 250 240 230 220 210 200 190 180
16
17
18
North
存在负相关
19
20
HeatFlux
———— MINITAB 入门手册 ————
minitab使用教材
生成 1~6 行的子工作表.
~ 同时打开多个输入Data的窗口，可以不用直接输入数据， 而拷贝EXCEL ，WORD 上的数据粘贴上去。
-13-
Basic Window
3. Graph
4. Info
~ 将 Minitab的数据处理结果以图像 的形式展现
~ Work Sheet中 - 变数名(Column) - 变数别 Data的个数 - 缺省值的个数 - 概要的阐述Data Type等内容
-24-
3-2. EDIT Menu
1.1 1.2 1.3 1.4 1.5
UNDO
CELLS LINK DIALOGUE COMMAND
1.6 1.7 1.8 1.9
PREFERENCES FIND / REPLACE
CELL FORMAT
INSERT / MOVE
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PURPOSE 熟悉将数据输入到MINITAB worksheet后，为了分析其内容而修改CELL/行/列，
3-3. MANIP Menu
3-3-1 3-3-2 3-3-3 3-3-4 3-3-5 3-3-6 3-3-7
Sub Set Split Merge Copy Columns Unstack Stack Transpose
3-3-8 3-3-9 3-3-10 3-3-11 3-3-12 3-3-13 3-3-14
7 10 16 18 25 37 40 42 44 46 49 51 53 55 57 58 59 61
3-4-7. Make Mesh Data 3-4-8. Make Indicator Variables 3-4-9. Set Base 3-4-10. Random Data 3-4-11. Probability Distribution
Minitab基础学习教材
Minitab软件操作一一.制作图表Histogram直方图案例1.11. 数据见下表2. 打开Graph的Histogram3. 出现一个对话框光标在Graph的X栏1中鼠标双击左边的C1 Time to Failure则Time to Failure显示在Graph的X栏1中然后点击OK二. 使用图表摘要和正态测试评价分布性质 一 案例2.1数据Time to Failure 如下表a) 点击StatBasic Statistics Display Descriptive Statisticsb) 出现对话框选择C1 Time to Failure双击或点击下方Select 填入Variables栏中c) 然后点击Graphs键出现新的对话框选择Histogram of data, with normal curve”栏点击OK键关闭此对话框Time to 20 1955 1959 1966 887 198Variable Minimum Maximum Q1 Q3Time to 175 **** **** 2690二案例2.21. 打开工作表出现对话框按路径C:\Program Files\Mtbdemo\Data 文件类型为Minitab (*.mtw)打开Pulse文件2. 再打开对话框如下值0.05拒绝假设H组群是正态的Results for: Pulse.MTWDescriptive Statistics: Pulse2Variable N Mean Median TrMean StDev SE Mean Pulse2 92 80.00 76.00 78.85 17.09 1.78Variable Minimum Maximum Q1 Q3Pulse2 50.00 140.00 68.00 87.00三案例2.3值0.05不能拒绝H假设H假设组群是正态的四案例2.41. 工作表同案例2.1点击Basic Statistics Normality Test2. 出现对话框五案例2.5值0.05不能拒绝H假设H假设组群是正态的值0.05拒绝假设H组群是正态的六案例2.61. 引出工作表Exh_aov.MTW点击Stat Basic Statistics Display Descriptive Statistics出现对话框选择C1 Durability入Variables栏中C2 Carpet入By variable栏中并选择点图和箱图如下2. 点击OK OK输出文本数据及图表如下Results for: Exh_aov.MTWDescriptive Statistics: Durability by CarpetVariable Carpet N Mean Median TrMean StDev Durabili 1 4 14.48 13.52 14.48 3.162 4 9.74 8.63 9.74 3.573 4 12.808 12.895 12.808 1.5064 4 17.01 18.66 17.01 5.69Variable Carpet SE Mean Minimum Maximum Q1 Q3 Durabili 1 1.58 11.94 18.95 12.11 17.822 1.78 7.03 14.66 7.07 13.51使用Brush 工具在图表上识别数据点先点击Editor 再点击EditorBrush 2会出现Brushing 框指向Dotplot图中的一个点或若干点则Brushing框中会出现该点或这些点的行数3若要该点或这些点的其他详细信息可以再点击右键的Set ID Variables出现对话框选择Use columns栏并在空白框中填写所需要的详细信息的列号4此时再指向Dotplot图中的点则输出为三.使用柏拉图因果图时间序列图和运行图分析不良数据一案例3.1计数1. 打开工作表Defects.MTW点击Stat Tables Tally打开对话框选择C3 Describe填入Variables栏中并选择Display的Counts2. 点击OK输出文本数据如下Results for: Defects.MTWTally for Discrete Variables: DescribeDescribe CountConnector 1Dent 2Finish 2O-Ring 2Poor Seal 1Scratch 1Screw 1N= 10二案例3.2柏拉图1. 打开工作表Exh_qc.MTW点击Stat Quality Tools Pareto Chart出现对话框选择C17Flaws填入Chart defects data in:栏中三案例3.3因果图1. 打开工作表Exh_qc.MTW 点击Stat Quality Tools Cause-and-Effect 出现对话框在左边框中选择相应项目填入右边的Causes 栏中并填写需要的空白栏见下表3.41. 打开工作表Falls.MTW点击Graph Time Series Plot出现对话框在左边框中选择相应项目填入右边的Causes栏中并填写需要的空白栏见下表五案例3.5运行图1. 打开工作表Fastener.MTW 点击Stat Quality Tools Run Chart 出现对话框选择左边框内的C2 Weights 填入右边Single column 栏中并选择5为分组的大小即在Subgroupsize 栏中填写5四. 案例4.1定制图表1. 打开工作表Sales.MTW 点击Graph Chart 打开对话框点击Function 的下拉键选择Mean 选择C2 Sales 填入右边的Y 栏和C3 Store 填入X 栏中点击Data display 中的For each 的下拉键选择Group 选择C1 Qtr 填入Group variables 栏中一 案例5.1使用t-tests 和置信区间测试零假设1. 打开Furnace1.MTW 工作表点击Stat Basic Statistics 1-Sample t 打开对话框选择C3 Temp 填入右边Variables 框中在右下方Test mean 栏中填入30作为测试的平均值值0.05不能拒绝H 假设H 假设平均值等于302. 点击OK 输出数据文本如下 Results for: Furnace1.MTW One-Sample T: TempTest of mu = 30 vs mu not = 303.点击StatBasic Statistics1-Sample t出现的对话框中的Graphs 选择Boxplot ofdata5. 点击Stat Basic Statistics Display Descriptive Statistics 打开对话框选择C3 Temp 为变量点击Graphs 打开新对话框选择Histogram of data, with normal curve 和Graphical summary二使用Power 分析评价假设测试的Powerpower 的含义The probability of rejecting the null hypothesis where it is false. 推翻无用假设的可能性1. 打开Furnace1.MTW 工作表点击Stat Power and Sample Size 1-Sample t 打开对话框在Sample sizes 栏中填写11Differences 栏中填写42. 点击OK输出文本数据如下Results for: Furnace1.MTWPower and Sample Size1-Sample t TestTesting mean = null (versus not = null)Calculating power for mean = null + differenceAlpha = 0.05 Sigma = 9.75SampleDifference Size Power4 11 0.23413. 修改对话框中内容Sample sizes栏为空白Differences栏不变Power values栏中填写0.80 0.85 0.90 0.95四组数字见下表4. 点击OK输出文本数据如下Power and Sample Size1-Sample t TestTesting mean = null (versus not = null)Calculating power for mean = null + differenceAlpha = 0.05 Sigma = 9.75Sample Target ActualDifference Size Power Power4 49 0.8000 0.80344 56 0.8500 0.85454 65 0.9000 0.90284 80 0.9500 0.9520六. t -测试和比例测试t-Tests and Tests of Proportions一 使用one-sample t-test 评价过程平均值与目标值之间的差异案例6.11. 打开Furnace1.MTW 工作表点击StatBasic Statistics Normality Test打开对话框值0.05不能拒绝H 假设H 假设样本数据是正态分布的3. 点击Stat Basic Statistics 1-Sample t打开对话框选择C3 Temp填入右边的Variables 栏中并在Test mean 栏中填写30作为目标值以作比较4. 点击OK输出文本数据如下Results for: Furnace1.MTWOne-Sample T: TempTest of mu = 30 vs mu not = 30Temp 11 31.27 9.76 2.94Variable 95.0% CI T P值0.05不能拒绝H二使用two-sample t-test评价两个样本平均值之间的差异案例6.21. 打开Grades.MTW 工作表点击Stat Basic Statistics Normality Test打开对话框2. 选择C1 Verbal或选择C2 Math填入Variables栏中备注以上P值都大于0.05不能拒绝H0假设样本数据应是正态分布4. 点击Stat Basic Statistics2-Variances打开对话框点击Samples in different columns选择C1 Verbal填入First栏中和C2 Math填入Second栏中再点击Options打开新对话框Confidence level栏中为955. 点击OK OK输出数据文本和图表如下Results for: Grades.MTWTest for Equal VariancesLevel1 VerbalLevel2 MathConfLvl 95.0000Bonferroni confidence intervals for standard deviationsLower Sigma Upper N Factor Levels65.7962 73.2099 82.4255 200 Verbal59.6284 66.3471 74.6989 200 MathF-Test (normal distribution)Test Statistic: 1.218P-Value : 0.166Levene's Test (any continuous distribution)Test Statistic: 1.702P-Value : 0.193Test for Equal Variances: Verbal vs Math2-Sample t选择C1 Verbal填入First栏中和C2 Math填入Second栏中再点击Graphs 打开新对话框选择Dotplots of data和Boxplots of data7. 点击OK OK输出图表和数据文本如下Verbal 200 595.7 73.2 5.2Math 200 649.5 66.3 4.7Difference = mu Verbal - mu MathEstimate for difference: -53.8895% CI for difference: (-67.62, -40.14)T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = -7.71 P-Value = 0.000 DF = 394 三使用paired t-test 评价成对观察值之间的差异案例6.31. 打开Grades.MTW 工作表点击Stat Basic Statistics Paired t打开对话框选择C1Verbal 填入First sample 及C2 Math 填入Second sample 点击Graphs打开新对话框选择Dotplot of difference 和Boxplot of difference2. 点击OK OK 输出文本数据及图表如下Results for: Grades.MTWPaired T-Test and CI: Verbal, MathPaired T for Verbal - MathN Mean StDev SE MeanVerbal 200 595.65 73.21 5.18Math 200 649.53 66.35 4.69Difference 200 -53.88 84.22 5.9695% CI for mean difference: (-65.62, -42.14)T-Test of mean difference = 0 (vs not = 0): T-Value = -9.05 P-Value = 0.000四使用 1 Proportion 测试评价某比例值与目标值之间的差异案例 6.4 1. 打开Grades.MTW 工作表点击Stat Basic Statistics 1 Proportion 打开对话框选择Summarized data在Number of trials 栏中填写2956和Number of successes栏填写241点击Options 打开新对话框Confidence level 栏中为95.0Test proportion 为0.072. 点击OK OK 输出文本数据如下Test and CI for One ProportionTest of p = 0.07 vs p not = 0.07ExactSample X N Sample p 95.0% CI P-Value1 241 2956 0.081529 (0.071913, 0.091983) 0.017。
Minitab应用培训教材
Minitab应用培训武钢党校管院信息工程教研部2011年10月目录第一章Minitab基本介绍 (4)§1。
1 MINITAB的作用 (4)§1.2 MINITAB的视窗 (4)§1。
3 MINITAB的基本操作 (7)§1。
4启动及关闭MINITAB (12)第二章基本质量图表在Minitab中应用 (13)§2。
1 3D散点图及其在Minitab中的应用 (13)§2。
2 直方图及其在Minitab中的应用 (15)§2。
3 箱线图及其在Minitab中的应用 (18)§2。
4 饼图及其在Minitab中的应用 (20)§2。
5 时间序列图及其在Minitab中的应用 (23)第三章测量系统分析 (26)§3.1 可重复测量的测量系统R＆R 研究(交叉Crossed） (26)§3。
2 不可重复测量(破坏性测试）的测量系统R＆R （嵌套Nested） (29)§3。
3 计数型属性量具研究和MINITAB操作 (32)第四章假设检验与回归 (35)§4.1单样本Z检验 (35)§4.2单样本T检验 (38)§4。
3双样本T检验 (40)§4。
4配对T检验 (42)§4。
5相关分析 (43)§4.6一元回归 (45)第五章SPC过程统计控制 (48)§5。
1 Xbar—R Chart（均值极差图) (48)§5。
2 Xbar—S Chart（均值标准差图) (50)§5。
3 P Chart(不合格品率图） (50)§5.4 NP Chart(不合格品数图） (52)§5.5 C Chart（不合格点数图） (53)第六章过程能力分析 (56)§6.1计量数据的过程能力分析 (56)§6.2计数数据的过程能力分析 (58)第一章Minitab基本介绍§1。
《Minitab教程》课件
Minitab的用途
Minitab广泛应用于质量改进、可靠性工程、生产过程控制等领域。
通过Minitab，用户可以执行各种统计分析，如假设检验、回归分析、方差分析等，以深入了解数据 背后的规律和趋势。
Minitab的特点
方差分析
方差分析概述
方差分析是一种统计方法，用于比较多个组 之间的平均值是否存在显著差异。
Minitab中进行方差分析的 步骤
在Minitab中，用户可以使用ANOVA过程进行方差 分析，并查看结果表中的F值、P值和效应大小等指 标。
方差分析的局限性
方差分析要求数据满足正态分布和方差齐性 等假设，需要在使用前进行数据检验。
变量的定义与设置
在数据表中选择要定义变量的列，点击右键选择“变量属性”选项，在弹 出的对话框中输入变量名称、数据类型、测量水平等信息。
在“变量属性”对话框中，还可以设置变量的标签、角色、缺失值处理方 式等参数，以便更好地描述和解释变量。
对于分类变量，可以使用“数据”菜单中的“编码”选项，将分类变量转 换为虚拟变量或哑变量。
如何进行多变量数据分析
多变量分析方法
01
在Minitab中，可以使用多种多变量分析方法 ，如主成分分析、因子分析和多元回归分析等
。
因子分析
03
探索变量之间的潜在结构，将多个变量归为少 数几个因子。
主成分分析
02
通过降维技术，将多个相关变量转化为少数几 个主成分，用于描述数据的结构。
多元回归分析
04
《Minitab教程》PPT课件
$number {01}
目录
Minitab教材
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上一次记忆刷
下一次记忆刷 最后一次对话框 程序窗口 数据窗口 帮助
p10
数据类型的转换（Change Data Type）
• Select: Manip > Change Data Type > Text to Numeric
需要转换的 列
转换后数据存 放列，可以是 原来的数据列
监督不够
p29
输入表中
• Select: Stat > Quality tools> Cause and effect
注意输入格式
p30
填好各项需要的参数
p31
结果输出
Cause-and-Effect Diagram
環
設備沒有保養 設備不常清掃 沒有進行首模驗收 設備沒有保養 設備不常清掃 沒有進行首模驗收 沒有進行首模驗收 設備不常清掃 設備沒有保養 沒有進行首模驗收 設備不常清掃 設備沒有保養 抽樣方式不合理 沒有設定標准化方法
取样费时、昂贵 的场合.
单值-移动极差控制图
UCLx=X+2.66Rs UCLRs=3.267Rs
p25
二.常规控制图及其用途
控 制 图
•
分布 二项 分布 (计件 值) 控制图 代号 p 控制图名称 不合格品率 控制图 不合格品数 控制图 单位不合格数 控制图 控制图界限 备注 用于不合格 品率或合格 品率控制 不合格品 数控制 一定单位中 所出现缺陷 数目控制 一定单位,样 品大小不变 时 p26 UCLp= p+ 3
柏拉图
收集各项质量特性缺陷
列成表 输入到MINITAB中 MINITAB绘出图形
minitab培训教程完整版(2024)
残差分析
残差是实际观测值与模型预测值之间的差异。通过绘制残 差图可以检查模型是否满足线性回归的假设，如误差项的 独立性、同方差性等。
多重共线性诊断
当自变量之间存在高度相关时，会导致回归系数的估计不 准确。可以使用Minitab中的VIF（方差膨胀因子）或条件 指数等方法来诊断多重共线性问题。
模型优化
Minitab是一款功能强大的统计分析和数据可视 化软件，广泛应用于质量管理、学术研究、市场 调研等领域。
易于使用且功能丰富
Minitab提供直观的操作界面和丰富的统计功能 ，使得用户可以轻松地进行数据处理、分析和可 视化。
广泛的应用领域
3
Minitab在制造业、医疗、金融、教育等多个行 业都有广泛的应用，帮助用户做出基于数据的决 策。
2024/1/24
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Minitab界面与功能
主界面介绍
Minitab的主界面包括菜单栏、工具 栏、项目管理器、数据窗口和图形窗 口等部分，方便用户进行各种操作。
基本功能概述
高级功能介绍
除了基本功能外，Minitab还提供多 变量分析、时间序列分析、非参数检 验等高级功能，帮助用户进行更深入 的数据分析。
2024/1/24
数据清洗
提供数据去重、缺失值处 理、异常值检测与处理等 功能，确保数据质量。
数据整理
支持数据排序、筛选、分 组等操作，方便用户对数 据进行初步整理。
8
数据可视化技巧
图表类型选择
根据数据类型和分析目的 ，选择合适的图表类型进 行可视化展示。
2024/1/24
图表美化
提供丰富的图表样式和配 色方案，支持自定义图表 元素，如标题、坐标轴、 图例等。
如果发现模型存在问题，如拟合不足或过拟合，可以通过 添加或删除自变量、使用交互项或非线性变换等方法来优 化模型。
minitab培训教材(PPT 54页)
• 启动 Minitab
1 、从 Windows 任务栏中，选择开始 ➤ 程序 ➤ Minitab Solutions ➤ Minitab 15统计软件简体中文。
Minitab 将打开并显示两个主窗口：
■ 会话窗口将以文本格式显示分析的结果。而且，在此窗口中， 还可以输入命令，而无需使用 Minitab 的菜单。
创建散点图
1、 选择图形 ➤ 散点图。 2、 选择包含回归，然后单击确定。
3、 在Y 变量下，输入日。在X 变量下，输入距离。
4、 单击多图形，然后单击按变量选项卡。 5、 在按分组变量在同一图中分列中，输入中心。 6、 依次在每个对话框中单击确定。
图形窗口输出
编辑散点图
• 为了帮助大家快速解释该散点图，您要在该图中添加脚注。
图形 窗口 输出
为布局添加注解
您要为布局添加一个描述性的标题。 1、 选择编辑器 ➤ 添加 ➤ 标题。 2、 在标题中，输入出货中心数据图形分析。单击确定。
图形 窗口 输出
打印图形布局 可以打印单个图形，也可以打印布局，就像打印 Minitab 其他窗口一样。 1 单击图形窗口以激活该图形，然后选择文件 ➤ 打印图形。 2 单击确定。
击 Meet Minitab。 通过选择工具 ➤ 选项 ➤常 规可以更改用于打开或保存 Minitab 的默认文件夹。 4 选择“出货数据.MTW”， 然后单击打开。如果获得消 息框，请选中不再显示此消 息，然后单击确定。要在每 次打开工作表时恢复显示 此消息
检查工作表数据按列排列，也称为变量。列编号和名称位于每
概述
什么是MINITAB？
• 现国内使用的统计分析软件一般有SAS，SPSS，MINITAB等。
MINITAB是美国的宾西法尼亚州立大学基础统计学的学生 1972年开发的后来在工学社会学经营学等研究方面广泛使用 且GE在6-SIGMA活动中作为分析工具取得了成功最近成为6SIGMA活动必需的分析工具MINITAB的基本数据的输入输出方 式与EXCEL相似因此将复杂的统计分析简单化可容易理解统计 意义。
Minitab最全面培训教程
1 2
统计分析与数据可视化工具
Minitab是一款强大的统计分析软件，提供丰富 的数据分析工具和可视化图表，帮助用户更好地 理解数据。
广泛的应用领域
Minitab被广泛应用于质量管理、六西格玛、学 术研究、市场调研等领域，支持多种数据类型和 分析方法。
易于学习和使用
3
Minitab具有直观的用户界面和丰富的在线资源 ，使得用户可以快速上手并高效地进行数据分析 。
假设检验基本概念
介绍假设检验的定义、原理和步 骤，包括原假设和备择假设的设
立、检验统计量的选择等。
2024/1/30
常见假设检验方法
讲解单样本t检验、双样本t检验、 配对样本t检验、卡方检验等常见 假设检验方法的原理和应用场景。
实例演示与操作
通过实例演示，讲解如何在Minitab 中进行假设检验操作，包括数据导 入、检验方法选择、结果解读等。
宏命令执行错误
分析宏命令执行错误的原因，并提供相应的 修正建议。
2024/1/30
数据丢失或损坏
介绍如何预防数据丢失或损坏，并给出相应 的恢复方法。
自定义函数或过程调用失败
针对自定义函数或过程调用失败的情况，给 出排查和解决方案。
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THANKS
感谢观看
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Minitab最全面 培训教程
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目 录
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• 入门与基础操作 • 统计分析与数据处理 • 实验设计与优化方法 • 质量控制工具应用实践 • 可靠性分析与生存模型构建 • 高级功能拓展与自定义设置
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01
CATALOGUE
入门与基础操作
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过程失控
结论:控制图上的控制界
限就是区分偶波与异波 的科学 界限,休哈特控制 图的实质是区分偶然因 素与异常 因素两类因素.
二.常规控制图及其用途
控 制 图
正态分 布(计 量值)
•
分布
控制图代 号
控制图名称
控制图界限
UCLX= X+A2R
备 注
最常用最基本的 控制图.控制对象: 长度、重量等. 当样本大小n>10, 需要应用s图来代 替R图.
測量值
•请依照QC 7的方法来进行图形分析和判定 •更深入的分析可以参见制程能力分析部份。
时间序列图
决定你所关心的Y或X
收集Y或X的数据 输入MINITAB表 MINITAB绘出时间序列图
进行判定
练习
Байду номын сангаас时间 2003/1 2003/2 销售量 150 126
2003/3
2003/4 2003/5 2003/6 2003/7 2003/8 2003/9
课程内容安排——第一天
• 上午 Minitab基本界面和操作介绍 常用图形的Minitab操作
– 特性要因图 – 柏拉图 – 散布图 – 直方图 – 时间序列图
课程内容安排——第一天
• 下午
SPC的Minitab操作
1） 2） 3） 4） 5） 6） 7） Box-Cox转换数据为正态 Xbar-R Chart Xbar-S Chart I-MR-R/S Chart P Chart NP Chart C Chart
剪切
复制 粘贴 恢复
上一次记忆刷
下一次记忆刷 最后一次对话框 程序窗口 数据窗口 帮助
数据类型的转换（Change Data Type）
• Select: Manip > Change Data Type > Text to Numeric
需要转换的 列
转换后数据存 放列，可以是 原来的数据列
数据的堆积（Stack&Unstack）
一.控制图原理
控 制 图
•
第二种解释:
1.偶然因素引起偶然波动。偶然波动不可避免,但对 质量的影响微小,通常服从正态分布,且其分布不随 时间的变化而改变。
可预测
过程受控
一.控制图原理
控 制 图
•
第二种解释:
2.异因引起异波。异波产 生后,其分布会随时间的变 化而发生变化。异波对质 量影响大,但采取措施后不 难消除。 不可预测
控 制 图
•
产品质量的变异也是有规律性的,但它不是 通常的确定性现象的确定性规律,而是随机现象 的统计规律.
一.控制图原理
控 制 图
•
2.控制图的原理 a.计量值产品特性的正态分布
n (x; μ , σ )
如果我们对某一计量值产 品的特性值(如:EKCO、膜 厚等）进行连续测试,只要 样本量足够大,就可看到它 们服从正态分布的规律.
收集各项质量特性缺陷
列成表 输入到MINITAB中 MINITAB绘出图形
找出关键的Y特性
练习
项次 1 2 3 4 缺陷项 虚焊 漏焊 强度不够 外观受损 数量 500 300 200 150
5
其它
160
输入数据
• Select: Stat > Quality tools> Pareto Chart
μ
0
一.控制图原理
b. 3σ 控制方式下的产品特性值区间 3σ 控制方式下产品特 性值落在[μ -3σ , μ +3σ] 范围内的概率为 99.73%,其产品特性值 落在此区间外的概率为 1-99.73%=0.27%.
控 制 图
•
0.135%
0.135%
μ -3σ
μ
μ +3σ
一.控制图原理
控 制 图
取样费时、昂贵 的场合.
单值-移动极差控制图
UCLx=X+2.66Rs UCLRs=3.267Rs
二.常规控制图及其用途
控 制 图
•
分布 二项 分布 (计件 值) 控制图 代号 p 控制图名称 不合格品率 控制图 不合格品数 控制图 单位不合格数 控制图 控制图界限 备注 用于不合格 品率或合格 品率控制 不合格品 数控制 一定单位中 所出现缺陷 数目控制 一定单位,样 品大小不变 时 UCLp= p+ 3
料
設備沒有保養 設備不常清掃 沒有進行首模驗收 設備沒有保養 設備不常清掃
人
不夠熟練 培訓不夠 監督不夠 不夠熟練 培訓不夠 監督不夠 loss 抽樣方式不合理 沒有設定標准化方法 沒有進行首模驗收 設備不常清掃 設備沒有保養 沒有進行首模驗收 設備不常清掃 設備沒有保養
沒有進行首模驗收
測
法
機
柏拉图
135
165 190 170 175 180 176
输入数据
• Select: Gragh> Time Series Plot
填入参数
时间刻度设置
结果输出
190 180 170
銷 售量
160 150 140 130 120
Date/Time
/1 03 20
/2 03 20
/3 03 20
/4 03 20
X-R
均值-极差控制图
UCLR= D4R
LCLR =D3R UCLX= X+A3s X-s 均值-标准差控制图 UCLs= B4s
LCLs = B3s UCLX=X+m3A2R ~ UCLR=D4R LCLR=D3R
~- R X
X-Rs
~
中位数-极差控制图
现场需把测定数 据直接记入控制 图进行控制.
原始数据
输入需要连接的数据列
输入新数据列的位置
编码（Code）
• Select: Manip > code
原始数据 被编码的变量
规则
编码
Minitab之常用图形
一.控制图原理
1.现代质量管理的一个观点—— 产品质量的统计观点 a.产品的质量具有变异性. 至工业革命以后,人们一开始误认为:产品是 由机器造出来的,因此,生产出来的产品是一样的. 随着测量理论与测量工具的进步,人们终于认识 到:产品质量具有变异性,公差制度的建立是一个 标志. b.产品质量的变异具有统计规律性.
特性要因图
决定Y
头脑风暴找出可能的X 将X依5M+1E方式列表 将表输出MINITAB中
输出结果图形
练习
人
不够熟练
机
设备没有保 养
设备不常清 扫 没有进行首 模验收
料
原料没有检 查
原料含水太 高
法
没有设定标 准化方法
抽样方式不 合理
环
温度太高
测
仪器偏差太 大
仪器R&R太 高
培训不够
湿度太高
监督不够
MSA测量系统分析
1） 测量重复性和再现性(交 叉Crossed) 2） 测量重复性和再现性(嵌 套Nested) 3） 测量走势图 4） 测量线性研究 5） 属性测量R&R 研究（计 数）
Minitab界面和基本操作介绍
Minitab界面
主菜单
Session Window:
• 分析结果输出窗口
课程内容安排——第二天
• 上午 能力分析
–1） –2） –3） –4） 正态分布图能力分析 泊松分布图能力分析 组间/组内能力分析 Weibull能力分析
基本统计
1） 描述统计
课程内容安排——第二天
• 下午 基础统计
2）单样本Z测试 3） 单样本T测试 4） 双样本T测试 5） 成对T测试 6） 1比率测试 7） 2比率测试 8） 相关分析 9) 正态分布
•
c. 常规控制图的形成
μ -3σ
μ
μ +3σ
μ -3σ
μ+3σ
μ
μ +3σ
μ
μ -3σ
一.控制图原理
控 制 图
•
d.控制图原理的解释
UCL
第一种解释:
CL LCL 时间(h)
8
9
10
11
1.若过程正常,即分布不变,则点子超过UCL的概率只 有1‰ 左右. 2.若过程异常, μ 值发生偏移,于是分布曲线上、下 偏移,则点子超过UCL或LCL的概率大为增加. 结论:点出界就判异以后要把它当成一条规定来记住.
填好各项参数
输入缺陷列 输入频数列 其他项所占的比率
可以对柏拉图进行命名
结果输出
散布图
决定你所关心的Y
决定和Y有可能的X 收集Y和X的数据 输入MINITAB绘出图形
判定Y和X之间的关系
练习
Y 65 66 65 66 67 67 68 68 67 X 800 810 820 830 840 850 860 870 890
/5 03 20
/6 03 20
/7 03 20
/8 03 20
/9 03 20
•依此状况来判定未定的销售趋势。
Minitab的SPC使用
Minitab可提供的图形
原始数据 在对话框中输入2~5 列数据，注解列在前面
输入新工作表和注解 的位置
转置栏（Transpose Columns）
• Select: Manip > Transpose Columns
输入需要转置的列
输入新工作表 的位置
可以输入注解列
连接（Concatenate）
• Select: Manip > Concatenate
进行判定
练习
• 请打开EXCEL档案的计量型部份