Minitab的基础统计合集
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MINITAB数据-分析-统计
11
数据的堆积（Stack&Unstack）
• Select: Data > Stack/Unstack > Stack
原始数据
输入需要堆积的 列，如果由前后 顺序，按前后顺 序进行输入 输入堆积后存放 列的位置 注解可以用来区 分数据的来源
12
数据块的堆积（Stack Blocks）
• Select: Data > Stack/Unstack > Stack Blocks
计数型
P (不合格品率控制图） nP （不合格品数控制图） C （不合格数控制图） U （单位不合格数）
52
Xbar-R
(平均值-极差)
Xbar-R是用于计量型 判稳准则：连续二十五点没有超出控制界限。 判异准则：
一点超出控制界限 连续六点上升或下降或在同一侧 不呈正态分布，大部份点子没有集中在中心线。
计算功能
计算器功能 生成数据功能 概率分布功能 矩阵运算
4
Minitab的功能
数据分析功能
基本统计 回归分析 方差分析 实验设计分析 控制图
– – – – –
时间序列 列联表 非参数估计 EDA(探索性数据分析 ) 概率与样本容量
质量工具
可靠度分析 多变量分析
Y
0 X
32
输入数据
• Select: Gragh> ScatterPlot
33
输入参数
34
输出图形
35
直方图
决定你所关心的Y或X
收集Y或X的数据 输入MINITAB表 MINITAB绘出直方图
进行判定
36
录入数据
数据的堆积（Stack&Unstack）
• Select: Data > Stack/Unstack > Stack
原始数据
输入需要堆积的 列，如果由前后 顺序，按前后顺 序进行输入 输入堆积后存放 列的位置 注解可以用来区 分数据的来源
12
数据块的堆积（Stack Blocks）
• Select: Data > Stack/Unstack > Stack Blocks
计数型
P (不合格品率控制图） nP （不合格品数控制图） C （不合格数控制图） U （单位不合格数）
52
Xbar-R
(平均值-极差)
Xbar-R是用于计量型 判稳准则：连续二十五点没有超出控制界限。 判异准则：
一点超出控制界限 连续六点上升或下降或在同一侧 不呈正态分布，大部份点子没有集中在中心线。
计算功能
计算器功能 生成数据功能 概率分布功能 矩阵运算
4
Minitab的功能
数据分析功能
基本统计 回归分析 方差分析 实验设计分析 控制图
– – – – –
时间序列 列联表 非参数估计 EDA(探索性数据分析 ) 概率与样本容量
质量工具
可靠度分析 多变量分析
Y
0 X
32
输入数据
• Select: Gragh> ScatterPlot
33
输入参数
34
输出图形
35
直方图
决定你所关心的Y或X
收集Y或X的数据 输入MINITAB表 MINITAB绘出直方图
进行判定
36
录入数据
MINITAB统计基础
MINITAB统计基础1.正态总体的抽样分布1)样本均值的分布——标准正态分布及T分布样本标准差计算公式：◆T分布的定义：Student t distribution，如果X服从标准正态分布，S2服从个自由度的卡方分布，且它们相互独立，那么随机量所服从的分布称为个自由度的t分布。
其分布密度函数为：当时的极限分布即是标准正态分布，当时就是Cauchy分布。
T分布只包含1个参数。
数学期望和方差分别为0，（时期望不存在，方差不存在）。
我们常常用表示υ个自由度的t分布。
MINITAB对于更一般的t分布还增加了一个“非中心参数”，当非中心参数为0时，就得到了我们现在所说的t分布。
在用MINITAB计算时，只要注意这一点就行了。
自由度：可以简单理解为在研究问题中，可以自由独立取值的数据或变量的个数。
范例：✧Z~N(0，1)，求Z=1.98时的概率密度。
计算----->概率分布----->正态分布----->概率密度----->输入常数1.98----->确定概率密度函数正态分布，均值 = 0 和标准差 = 1x f( x )1.980.0561831✧。
计算----->概率分布----->正态分布----->累积概率----->输入常数2.4----->确定累积分布函数正态分布，均值 = 0 和标准差 = 1x P( X <= x )2.4 0.991802✧Z~N(0，1)，求使得P(Z<x)=0.95成立的x值，即Z的0.95分位数。
计算----->概率分布----->正态分布----->逆累积概率----->输入常数0.95----->确定逆累积分布函数正态分布，均值 = 0 和标准差 = 1P( X <= x ) x0.95 1.64485✧自由度=12，求使得。
计算----->概率分布----->t分布----->逆累积概率----->输入自由度12----->输入常数0.95----->确定逆累积分布函数学生 t 分布，12 自由度P( X <= x ) x0.95 1.7822✧自由度=12，求使得。
MINITAB统计基础
MINITAB统计基础1.正态总体的抽样分布1)样本均值的分布——标准正态分布及T分布样本标准差计算公式：◆T分布的定义：Student t distribution，如果X服从标准正态分布，S2服从个自由度的卡方分布，且它们相互独立，那么随机量所服从的分布称为个自由度的t分布。
其分布密度函数为：当时的极限分布即是标准正态分布，当时就是Cauchy分布。
T分布只包含1个参数。
数学期望和方差分别为0，（时期望不存在，方差不存在）。
我们常常用表示υ个自由度的t分布。
MINITAB对于更一般的t分布还增加了一个“非中心参数”，当非中心参数为0时，就得到了我们现在所说的t分布。
在用MINITAB计算时，只要注意这一点就行了。
自由度：可以简单理解为在研究问题中，可以自由独立取值的数据或变量的个数。
范例：✧Z~N(0，1)，求Z=1.98时的概率密度。
计算----->概率分布----->正态分布----->概率密度----->输入常数1.98----->确定概率密度函数正态分布，均值 = 0 和标准差 = 1x f( x )1.980.0561831✧。
计算----->概率分布----->正态分布----->累积概率----->输入常数2.4----->确定累积分布函数正态分布，均值 = 0 和标准差 = 1x P( X <= x )2.4 0.991802✧Z~N(0，1)，求使得P(Z<x)=0.95成立的x值，即Z的0.95分位数。
计算----->概率分布----->正态分布----->逆累积概率----->输入常数0.95----->确定逆累积分布函数正态分布，均值 = 0 和标准差 = 1P( X <= x ) x0.95 1.64485自由度=12，求使得。
计算----->概率分布----->t分布----->逆累积概率----->输入自由度12----->输入常数0.95----->确定逆累积分布函数学生 t 分布，12 自由度P( X <= x ) x0.95 1.7822自由度=12，求使得。
基础统计Minitab应用
若以缺點之出現次數表示重要性，則 代表每一種缺點之重要性均相等。
柏拉圖 (Pareto Chart)
• 典型之柏拉圖
250
80
200
累
60 積
150
比
40 率
100
20
0
0
A B C D E 其他
缺點項目
長條圖 (bar graph) 之一種應用。
80-20原則 80%的 缺 點 總 數 可 歸 屬 於 20%之 缺 點 項目。
Box Plot 20
18
16
14
12
10
8
6
4
2
1
2
3
月
箱形圖 (Box Plot)
Graph > Boxplot...
箱形圖 (Box Plot)
Outlier
75% 25%
Pulse1
箱形圖 (Box Plot)
Boxplot of Pulse1 vs Sex
100
90
80
70
median68
12.8%
Category Puncture Valve Stem Leak Damaged Sidewall Valve Core Leak Damaged Liner Leak From Seating
14.6%
27.6%
時間序列圖 (Time Series Plot)
•目的： 用來研究數據在時間順序上的變化。例如製程
Frequency
Histogram of RawData
6
5
4
3
2
1
0
20
30
40
5060708090RawData
柏拉圖 (Pareto Chart)
• 典型之柏拉圖
250
80
200
累
60 積
150
比
40 率
100
20
0
0
A B C D E 其他
缺點項目
長條圖 (bar graph) 之一種應用。
80-20原則 80%的 缺 點 總 數 可 歸 屬 於 20%之 缺 點 項目。
Box Plot 20
18
16
14
12
10
8
6
4
2
1
2
3
月
箱形圖 (Box Plot)
Graph > Boxplot...
箱形圖 (Box Plot)
Outlier
75% 25%
Pulse1
箱形圖 (Box Plot)
Boxplot of Pulse1 vs Sex
100
90
80
70
median68
12.8%
Category Puncture Valve Stem Leak Damaged Sidewall Valve Core Leak Damaged Liner Leak From Seating
14.6%
27.6%
時間序列圖 (Time Series Plot)
•目的： 用來研究數據在時間順序上的變化。例如製程
Frequency
Histogram of RawData
6
5
4
3
2
1
0
20
30
40
5060708090RawData
Minitab数据的统计描述
)
4
3( n 1) 2 ( n 2)( n 3)
其中 s 为标准差
本章目录
描述性统计量
设 x1 , x 2 ,..., x n 是一组观测数据 分布形状的度量
Minitab
一个分布是否对称，可通过计算偏度的值进行判断：若 g1 0 ，可认为 分布对称；若 g1 0 ，则分布右偏（正偏），即均值右侧的数据更分散； 若 g1 0 ，则分布左偏（负偏），即均值左侧的数据更分散。
峰度是以同方差正态分布为标准，比较两侧极端数据分布情况的指标。 正态分布的 g 2 0 ；若均值两侧极端值数据较多，则峰度为正，此时分 布有一厚重的尾巴，且 g 2 0 ；若均值两侧的极端值较少，则 g 2 0 。
本章目录
Minitab
基础统计量
(Display Descriptive Statistics)
四分位距的数据点用“*”标出，该点很可能是异常点。因此从
盒形图可大致看出数据的分布情况以及是否对称等。
本章目录
Minitab
Minitab 2 探索 性数据分析
Minitab 例子
Minitab
Minitab
Minitab 2 探索 性数据分析
Minitab
Minitab
Minitab
例如： SET C7
2 7 9 3.8 22 END
4.分位数
p 其中 [np ]表示 np 整数部分，且 0 p 1 。 分位数表示有100× p %个
观测值不超过 p 分位数。故又称 p 分位数为第100× p 个百分位数, 中位数即0.5分位数.0.25分位数和0.75分位数分别称为下四分位数和 上四分位数，并记为Q1和Q3。
Minitab与 统计基础解读
Project 保存
生成Minitab worksheet 保存Project时 File>选择Save Project
选择文件夹
输入File 名
按保存键
Worksheet 保存
保存Worksheet时
Menu中 File>Save Current Worksheet
选择文件夹 输入File名
一个列(column) data分为两个以上的列时使用Unstack
并按照 Subscript分离
Menu中 Manip>Unstack Columns
指定Unstack 的 column(C3) 指定Unstack的 Subscript后 指定生成的列的保存位置
指定生成的列的名称
C3按照 subscript C4 分离后 保存在C5, C6
数据类型转换及行列转换
我们有以下数据，可以用前粘贴方式将其粘贴到MINITAB中
月 4 直通率 92%
5 93%
6 95%
7 99%
8 9 10 11 12 98% 96.50% 93.50% 92% 97.60%
粘贴后如下；图
我们在前面讲过，MINITAB只能对列数据进行分析，但现在是行 数据，故我们进行行列转换
欢迎光临6SIGMA天地
Minitab与 统计基础
联想集团有限公司 2004年5月
课程内容
1.Minitab 简介
2.统计基础介绍
1. Minitab 介绍
Minitab是什么？
是统计的软件包 为数据分析提供统计工具 进行 Six Sigma 活动时需要的统计工具
Minitab 使用基础
1. Minitab 介绍
Minitab统计教程
特性要因图
决定特性Y 头脑风暴找出可能的要因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 机 料 法 环 测
不够 熟练 培训 不够 监督 不够
设备没有 原料没有 没有设定标 温度太 仪器偏差 保养 检查 准化方法 高 太大 设备不常 清扫 没有进行 点检 原料含 s,p太高 抽样方式不 湿度太 合理 低 仪器R&R 太高
仪器偏差太大
原料没有检查
湿度太低
抽样方式不合理
没有进行点检 设备不常清扫
为什么 有缺陷 产生
温度太高
没有设定标准化 方法
设备没有保养
E nv ir on men
M e th od s
M ac hi n es
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 找出关键的Y特性
原始数据
输入需要连 接的数据列
输入新数据 列的位置
连接结果
编码（Code）
• Select: Data > code>Numeric to Text
原始数据
被编码的 变量 存储编码值的栏
编码
规则
编码结果
Minitab之常用图形
QC手法常用的图形如 下:
特性要因图 控制图(参见SPC部分) 柏拉图 散布图 直方图 时间序列图
165
190
2006/6
2006/7
170
175
2006/8
2006/9
180
176
输入数据
•Select: Gragh> Time Series Plot
时间刻度设置
Minitab统计分析课件
60.5
61.6
62.5
61.1
61.0
61.4
15
60.1
60.8
61.0
61.1
60.8
61.5
61.7
60.5
Select: Gragh> Histogram
输入数据
例:右表为某零件重量的数据.试作(1)直方图 (2)计算均值x和标准差s (3)该特性值的下限是60.2克,上限是62.6克,在直方图中加入规格线并加以讨论.
输入新工作表和注解的位置
数据块的堆栈结果
转置栏（Transpose Columns）
Select: Data > 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
转置结果
连接（Concatenate）
Select: Data > Concatenate
填好各项参数
输入缺陷列
输入频数列
在此指定 “95%” 将使余下的图示为 “Others”。
设置X轴,Y轴标签
可以对柏拉图进行命名
结果输出
不良项目
不良数
不良率
累计不良率
摩擦痕
7.78
0.37
0.37
辊印
2.44
0.12
0.48
污染
2.27
0.11
0.59
划伤
2.22
0.11
0.70
线形裂纹
1.97
Minitab的功能
计算功能 计算器功能 生成数据功能 概率分布功能 矩阵运算
Minitab的功能
数据分析功能 基本统计 回归分析 方差分析 实验设计分析 控制图 质量工具 可靠度分析 多变量分析
61.6
62.5
61.1
61.0
61.4
15
60.1
60.8
61.0
61.1
60.8
61.5
61.7
60.5
Select: Gragh> Histogram
输入数据
例:右表为某零件重量的数据.试作(1)直方图 (2)计算均值x和标准差s (3)该特性值的下限是60.2克,上限是62.6克,在直方图中加入规格线并加以讨论.
输入新工作表和注解的位置
数据块的堆栈结果
转置栏（Transpose Columns）
Select: Data > 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
转置结果
连接（Concatenate）
Select: Data > Concatenate
填好各项参数
输入缺陷列
输入频数列
在此指定 “95%” 将使余下的图示为 “Others”。
设置X轴,Y轴标签
可以对柏拉图进行命名
结果输出
不良项目
不良数
不良率
累计不良率
摩擦痕
7.78
0.37
0.37
辊印
2.44
0.12
0.48
污染
2.27
0.11
0.59
划伤
2.22
0.11
0.70
线形裂纹
1.97
Minitab的功能
计算功能 计算器功能 生成数据功能 概率分布功能 矩阵运算
Minitab的功能
数据分析功能 基本统计 回归分析 方差分析 实验设计分析 控制图 质量工具 可靠度分析 多变量分析
MINITAB培训--基本统计------BasicStatistics模块36页
多了些数据,自动将统计的数据如平均值和每日 数据量N=10存放在C3-C5列
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用 图形概要 方式
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如图,点击 OK
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在Session窗口中具体显示MEAN平均值, StDev标准差,Median中位数等信息.
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选择 存贮描述性统计
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填完自变量和因变量后,点击 OK
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The left four graphs: histogram of data with an overlaid normal curve(带常态曲线的柱状图), boxplot箱线图), 95% confidence intervals for mean, and 95% confidence intervals for the median. (平均 值和中位数95%的置信区间范围图)
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按图所示将例子中数据填入后点击 OK
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得到分析结果见Session窗口
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分析
One-Sample Z: C1
Test of mu = 5.5 vs not = 5.5
Calculating or storing descriptive statistics Hypothesis te来st自s a3n72d2c中o国nf最id大en的c资e i料nt库er下v载als of the mean or
difference in means Hypothesis tests and confidence intervals for a proportion or
Minitab 基础统计运用
© 2010 Minitab, Inc.
案例
某酸奶生产商最近研制出一种新的酸奶，为了比较消费者对新老产品 口感的满意度，该公司随机抽选一组消费者，每个消费者品尝一种酸 奶，再尝试另外一种，然后每个消费者要对两种饮料分别进行评分， 数据在 酸奶.MTW，在显著性水平为0.05的要求下，请分析消费者认 为两种酸奶是否有显著差异？
© 2010 Minitab, Inc.
关于样本量
从上例可以看出，在样本不足的情况下很难得到正确的决策，因此
• 关于均值：样本量应该超过15 • 关于方差：样本应该超过30
否则是得不到有一的结论的
© 2010 Minitab, Inc.
单比率检验
某电路板生产商欲考察产品的合格率，现在从流程中抽取150片芯片， 测得共有126片完全合格，能否由此判断产品的合格率达到85%以上？
© 2010 Minitab, Inc.
双比率检验
分别从A、B两种不同工艺条件下随机抽取1500片及1800片芯片，其 中A工艺条件下有340片为一等品，B工艺条件下有350片一等品，在 置信水平为95%的要求下，是否A工艺的一等品率要比B工艺高？
© 2010 Minitab, Inc.
功效和样本量
© 2010 Minitab, Inc.
Ho与H1确立的原则
在假设检验中，等号“=”总是放在原假设Ho 原假设和备择假设是一对相互对立的事件 在建立建设检验时，通常先确定备择假设，在确立原假设 一般来说，把期望证明成立的一方放在备择假设中
© 2010 Minitab, Inc.
练习
某生产工程师欲考察流程的输出均值是否为25mm？ 已知某灯泡的寿命是500h，工程师想推断，通过工艺参数的调整后， 灯泡的寿命是否有所提高？ 某硬盘的平均转速是0.545微秒，现通过实验设计的方法对其进行优 化设计，请判断新设计的硬盘是否比原来的更好？
案例
某酸奶生产商最近研制出一种新的酸奶，为了比较消费者对新老产品 口感的满意度，该公司随机抽选一组消费者，每个消费者品尝一种酸 奶，再尝试另外一种，然后每个消费者要对两种饮料分别进行评分， 数据在 酸奶.MTW，在显著性水平为0.05的要求下，请分析消费者认 为两种酸奶是否有显著差异？
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关于样本量
从上例可以看出，在样本不足的情况下很难得到正确的决策，因此
• 关于均值：样本量应该超过15 • 关于方差：样本应该超过30
否则是得不到有一的结论的
© 2010 Minitab, Inc.
单比率检验
某电路板生产商欲考察产品的合格率，现在从流程中抽取150片芯片， 测得共有126片完全合格，能否由此判断产品的合格率达到85%以上？
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双比率检验
分别从A、B两种不同工艺条件下随机抽取1500片及1800片芯片，其 中A工艺条件下有340片为一等品，B工艺条件下有350片一等品，在 置信水平为95%的要求下，是否A工艺的一等品率要比B工艺高？
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功效和样本量
© 2010 Minitab, Inc.
Ho与H1确立的原则
在假设检验中，等号“=”总是放在原假设Ho 原假设和备择假设是一对相互对立的事件 在建立建设检验时，通常先确定备择假设，在确立原假设 一般来说，把期望证明成立的一方放在备择假设中
© 2010 Minitab, Inc.
练习
某生产工程师欲考察流程的输出均值是否为25mm？ 已知某灯泡的寿命是500h，工程师想推断，通过工艺参数的调整后， 灯泡的寿命是否有所提高？ 某硬盘的平均转速是0.545微秒，现通过实验设计的方法对其进行优 化设计，请判断新设计的硬盘是否比原来的更好？
Minitab操作教程(中文)
一个产品能有许多缺点，总共缺点数 比总Sample size能大. - 不良 : 具体指示需要不合格尺产品总共的不良数 比总Sample size不能大
20
Dialog 窗
① 变数指定 ② Sample的大小输入 的列指定
③ OK
21
Sample Count
分析结果 Graph 窗
0.15 0.10 0.05 0.00
............ 8 page
2.2 I-MR 管理图 2.4 NP 管理图 2.6 C 管理图 2.8 管理图的层别
3. 求工程能力
......... 33 page
3.1 车间内工程能力 3.3 预测的不良率 3.5 全体预想的不良率
3.2 全体工程能力 3.4 区域内预想不良率
4. MSA ................... 40 page
10. 试验计划法 (DOE) ...... 92 page
10.1 22 要因排布法 10.3 相互适用
10.2 主效果주효과 2
1. 求基本统计量
1.1 算术平均
1.2 标准偏差
1.3 分散
1.4 中央值
1.5 最小值
1.6 最大值
1.7 平均的信赖区域
1.8 平均偏差的信赖区域 1.9 中央值得信赖区域 1.10 定规性检定
例题
A为了仔细观察工程的品质特性的产品长度的分布和统计量抽出标本,收集 Data.
Worksheet
路线 Stat ▶ Basic Statistics ▶ Display Descriptive Statistics
3
Dialog 窗
① 变数指定
② Graphs 计
20
Dialog 窗
① 变数指定 ② Sample的大小输入 的列指定
③ OK
21
Sample Count
分析结果 Graph 窗
0.15 0.10 0.05 0.00
............ 8 page
2.2 I-MR 管理图 2.4 NP 管理图 2.6 C 管理图 2.8 管理图的层别
3. 求工程能力
......... 33 page
3.1 车间内工程能力 3.3 预测的不良率 3.5 全体预想的不良率
3.2 全体工程能力 3.4 区域内预想不良率
4. MSA ................... 40 page
10. 试验计划法 (DOE) ...... 92 page
10.1 22 要因排布法 10.3 相互适用
10.2 主效果주효과 2
1. 求基本统计量
1.1 算术平均
1.2 标准偏差
1.3 分散
1.4 中央值
1.5 最小值
1.6 最大值
1.7 平均的信赖区域
1.8 平均偏差的信赖区域 1.9 中央值得信赖区域 1.10 定规性检定
例题
A为了仔细观察工程的品质特性的产品长度的分布和统计量抽出标本,收集 Data.
Worksheet
路线 Stat ▶ Basic Statistics ▶ Display Descriptive Statistics
3
Dialog 窗
① 变数指定
② Graphs 计
统计基础minitab
7.作次数分配表
依照数值的大小记入各组界内，然后计算各组出现的次数。
8.绘直方图
横轴表示数值的变化，纵轴表示出现的次数。
9.对绘制出的直方图进行分析。
四.直方图与正态分布
★直方图实例练习
1.某罐头厂生产罐头，罐头容量规格为310±8g，今抽验50罐数据如下：
308
317
306
314
308
作 次 数 分
总体标准差
样本标准差
å s
=
N (X i -m)2 i =1 N
å s
=
n (x i -x )2 i =1 n -1
• 更直觉的定义，可想作为 “每个数据点到平均值的平均距离”
三.常用术语
标准偏差例子
• 从以上的例子可以看出样本的平均数为，X=36.6 • 求出样本的标准差?
s=
(32-36.6)2 +(33-36.6)2 +(34-36.6)2 +(34-36.6)2 +K
3.找出最大值（L）和最小值（S），计算出全距（R）。 4.定出组距（H）：全距/组数（其结果取为最小测量单位的整数倍）
5.定出组界
即最小分辨率的一半
最小一组的下组界值=S - 测量值的最小位数/2
最小一组的上组界值=最小一组的下组界值+组距
最小二组的下组界值=最小组的上组界值 6.决定组的中心点
组的中心点= （上组界+下组界）/2
（6）各组中心值=（上组界+下组界）/2
组号
组
界
中心值
标记
F（次数）
1
301.5～304.5
303
4
2
304.5～307.5
Minitab统计软件基础教程及界面详解
Minitab统计软件基础教程及界面详解Minitab是一款功能强大的统计分析软件，在数据分析、质量控制、实验设计等领域得到广泛应用。
本文将详细介绍Minitab软件的基础知识，并对其界面进行详细解释。
一、Minitab软件基础知识Minitab是一款专业的统计软件，具有数据分析、数据可视化、实验设计、质量管理等多项功能。
它的操作简便，对于初学者和专业用户都非常友好。
1. 安装与启动首先，我们需要从Minitab官方网站上下载并安装Minitab软件。
安装成功后，双击桌面上的Minitab图标即可启动软件。
2. 数据输入与导入在Minitab中，我们可以通过多种方式输入数据。
例如，我们可以直接在工作表中手动输入数据，也可以将数据从Excel、文本文件等外部文件导入到Minitab中。
3. 数据处理与分析Minitab提供了丰富的数据处理和分析功能。
通过Minitab，我们可以进行基本的描述统计分析，如均值、标准差、中位数等；还可以进行数据可视化，通过绘制直方图、散点图等图表来展示数据特征；此外，Minitab还支持多种假设检验、回归分析、方差分析等高级数据分析方法。
4. 报告输出与解释在Minitab中，我们可以将分析结果输出为报告或图表。
通过报告输出，我们可以清晰地呈现数据的分析结果，并对结果进行解释和讨论。
二、Minitab软件界面详解Minitab软件的界面操作简单明了，主要包括菜单栏、工具栏、工作区和输出区域。
1. 菜单栏菜单栏位于软件界面的顶部，包含各种功能菜单，如文件、编辑、数据、统计、图表、工具、窗口和帮助等。
通过点击相应菜单，我们可以访问各种功能和选项。
2. 工具栏工具栏位于菜单栏下方，包含了一些常用的快捷工具按钮。
例如，我们可以通过工具栏上的按钮快速访问数据输入、绘图、数据分析等功能。
3. 工作区工作区是Minitab软件最主要的操作区域，类似于Excel的工作表。
我们可以在工作区中输入数据、进行数据处理和分析操作。
精品Minitab统计教程
宏命令编写与执行
宏命令基本概念
介绍Minitab中宏命令的定义、作用及优势。
编写宏命令
详细讲解如何编写Minitab宏命令，包括语 法规则、参数设置等。
宏命令执行
阐述如何在Minitab中执行宏命令，以及如 何通过调试优化宏命令性能。
Python接口调用技巧
Python接口介绍
概述Minitab与Python的接口功能，以及使 用Python扩展Minitab能力的意义。
精品Minitab统计教程
目录
CONTENTS
• Minitab软件简介与安装 • 数据输入、编辑与整理 • 描述性统计分析及应用 • 假设检验与方差分析 • 回归分析及应用 • 非参数检验与生存分析 • 质量控制与可靠性分析 • 高级功能拓展与编程实现
01
CHAPTER
Minitab软件简介与安装
数据中出现次数最多的数， 反映数据的集中趋势。
衡量数据离散程度的指标， 计算各数据与均值之差的平 方的平均值。
方差的平方根，反映数据的 波动情况。
图形化展示方法
直方图（Histogram）
用于展示数据分布情况，横轴为数据范围，纵轴为频数或频率。
箱线图（Box Plot）
显示数据的四分位数、异常值等信息，便于识别数据的离散程度和偏 态情况。
函数开发与调试
详细介绍如何开发自定义函数，包括函数结构、参 数传递、返回值处理等，并提供调试技巧。
函数应用与案例
通过实例展示如何在Minitab中使用自定义函数处理 数据、进行统计分析并绘制专业图表。
THANKS
谢谢
多组均值的比较
交互作用的比较
案例分析与实战演练
案例一
Minitab与 统计基础
Minitab 简介
什么是MINITAB？ 现国内使用的很多统计分析用软件SAS，SPSS，MINITAB等。MINITAB原来是为了方便基础统计学 的学生1972年在美国的宾西法尼亚州立大学开发的。但后来为了在工学，社会学，经营学等资料 的分析在研究方面广泛使用。且GE在6-SIGMA活动中作为分析工具成功地进行6-SIGMA后最近成为 6-SIGMA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。
Calc>Make Patterned Data>Simple Set of Numbers
指定输入的列
开始值(这里是 1) 终止值(这里是 2)
步长(这里是 1)
每个值的反复次数 (这里是 10) 对全体反复次数(这里 是 1)
Type 1反复10次
Type 2反复10次
总20个的 Diameter, Height, Weight 数据及分别对应的SITE表示为1,2
Defect(缺陷)种类保存在一个column时
Minitab 中 Stat>Quality Tools>Pareto Chart
指定 C1
输入题目
图表题目 累计缺陷
缺陷的个数 各自所占的
缺陷的种类 缺陷的个数
Cause and Effect Diagram(Fishbone)
CALCcalculator
此处存入保存 列C3
此处输入C1+C2，键 入或先左框中列号及 运算符均可
我们要计算C1列加 C2列的值，并将结 果存入C3
结果
此处还有其他运算， 如求绝对值，求列方 差等
计算C1的统计量
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Q3 64.00 60.00
StDev 4.01 2.79
SE Mean 1.52 1.05
• Trimmed Mean(整理平均) Minitab removes the smallest 5% and the largest 5% of the values (rounded the nearest integer), and then averages the remaining data
• SE Mean(Standard Error of Mean) StDev / N
附录1 -2/41
LG Electronics / LGENT 6σTASK TEAM
基础统计 附录 1 : 求基本统计量
• calc / calculator
Before After 58.5 60.0 2.5641 60.3 54.9 -8.9552 61.7 58.1 -5.8347 69.0 62.1 -10.0000 64.0 58.5 -8.5938 62.6 59.9 -4.3131 56.7 54.4 -4.0564
1 2.75 592.6
22.9
31.8 8.9 21
Data Display
Row Mean1 SEMean1 StDev1 Variance1 Q1_1 Median1 Q3_1
1 28.2190 0.424467 1.94515 3.78362 26.9 28.4 29.65
Row Sum1 Minimum1 Maximum1 Range1
附录1 -8/41
LG Electronics / LGENT 6σTASK TEAM
基础统计 例题 3 : 概率分布的活用 -泊松分布
• 显示器的某种特性服从平均为10的泊松分布时，求 P(X≤14) ? • Calc / probability distributions / Poisson
Variable Before After
Variable Before After
N 7 7
Minimum 56.70 54.40
Mean 61.83 58.27
Maximum 69.00
Median 61.70 58.50
Q1 58.50 54.90
TrMean 61.83 58.27
试行 成功概率
成功次数
Probability Density Function
Binomial with n = 15 and p = 0.400000
x 5.00
P( X = x) 0.1859
附录1 -7/41
LG Electronics / LGENT 6σTASK TEAM
基础统计 例题 3 : 概率分布的活用 -2项分布(2)
附录1 -4/41
LG Electronics / LGENT 6σTASK TEAM
基础统计 例题 2 : 求多种统计量
• 执行这样的过程，计算的Data Window以列别出现.
附录1 -5/41
LG Electronics / LGENT 6σTASK TEAM
基础统计
例题 2 : 求多种统计量
• 统计量要在Session Window上显示 ?
• Manip / display data
选择 所愿的 统计量
Data Display
Row size Mean1 SEMean1 StDev1 Variance1 Q1_1 Median1
1 27.5 28.2190 0.424467 1.94515 3.78362 26.9 28.4
附录 1. 利用Minitab的基础统计
LGENT SIX SIGMA TASK TEAM
基础统计
例题 1 : 求基本的统计量
• 开发新产品的公司，为了知道它的效果，把7名主妇为对象: 实验结果他们的体重变化如右图 为了知道体重变化的程度？
• Stat/basic statistics / display descriptive statistics
• 感染到某种传染病能恢复的概率为0.4. 在15名当中至少10名能恢复的概率为？ • Calc / probability distributions / binominal
执行次数 成功概率
成功次数
Data Display K2 0.0338333
* 在Minitab上，为了求P(X>x) 求P(X≤x)的值后 计算1-P(X≤x)，求概率.
附录1 -3/41
LG Electronics / LGENT 6σTASK TEAM
基础统计
例题 2 : 求多种统计量
• Random抽取工厂所生产的21个产品后，测定结果如下. 求例题1中求的统计量外的多种的统计量？
• calc/column statistics or row statistics • stat / basic statistics / store descriptive statistics
SSQ1
1 592.6
22.9
31.8 8.9 16798.3
Q3_1 29.65
IQR1 2.75
附录1 -6/41
LG Electronics / LGENT 6σTASK TEAM
基础统计 例题 3 : 概率分布的活用 -2项分布(1)
• 感染到某种传染病能恢复的概率为0.4。 15名被传染时，5名恢复的概率为 ? • Calc / probability distributions / binominal
Before 58.5 60.3 61.7 69.0 64.0 62.6 56.7
After 60.0 54.9 58.1 62.1 58.5 59.9 54.4
附录1 -1/41
LG Electronics / LGENT 6σTASK TEAM
基础统计 例题 1 : 求基本的统计量
Descriptive Statistics
2 27.6
3 27.6
4 30.3
5 28.8
6 22.9
7 26.6
8 31.8
9 28.4
10 26.9
11 30.0
12 31.2
13 29.4
14 28.0
15 26.8
16 28.8
17 28.5
18 26.3
19 29.9
20 26.9
21 28.4
Row IQR1 Sum1 Minimum1 Maximum1 Range1 N1
StDev 4.01 2.79
SE Mean 1.52 1.05
• Trimmed Mean(整理平均) Minitab removes the smallest 5% and the largest 5% of the values (rounded the nearest integer), and then averages the remaining data
• SE Mean(Standard Error of Mean) StDev / N
附录1 -2/41
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基础统计 附录 1 : 求基本统计量
• calc / calculator
Before After 58.5 60.0 2.5641 60.3 54.9 -8.9552 61.7 58.1 -5.8347 69.0 62.1 -10.0000 64.0 58.5 -8.5938 62.6 59.9 -4.3131 56.7 54.4 -4.0564
1 2.75 592.6
22.9
31.8 8.9 21
Data Display
Row Mean1 SEMean1 StDev1 Variance1 Q1_1 Median1 Q3_1
1 28.2190 0.424467 1.94515 3.78362 26.9 28.4 29.65
Row Sum1 Minimum1 Maximum1 Range1
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LG Electronics / LGENT 6σTASK TEAM
基础统计 例题 3 : 概率分布的活用 -泊松分布
• 显示器的某种特性服从平均为10的泊松分布时，求 P(X≤14) ? • Calc / probability distributions / Poisson
Variable Before After
Variable Before After
N 7 7
Minimum 56.70 54.40
Mean 61.83 58.27
Maximum 69.00
Median 61.70 58.50
Q1 58.50 54.90
TrMean 61.83 58.27
试行 成功概率
成功次数
Probability Density Function
Binomial with n = 15 and p = 0.400000
x 5.00
P( X = x) 0.1859
附录1 -7/41
LG Electronics / LGENT 6σTASK TEAM
基础统计 例题 3 : 概率分布的活用 -2项分布(2)
附录1 -4/41
LG Electronics / LGENT 6σTASK TEAM
基础统计 例题 2 : 求多种统计量
• 执行这样的过程，计算的Data Window以列别出现.
附录1 -5/41
LG Electronics / LGENT 6σTASK TEAM
基础统计
例题 2 : 求多种统计量
• 统计量要在Session Window上显示 ?
• Manip / display data
选择 所愿的 统计量
Data Display
Row size Mean1 SEMean1 StDev1 Variance1 Q1_1 Median1
1 27.5 28.2190 0.424467 1.94515 3.78362 26.9 28.4
附录 1. 利用Minitab的基础统计
LGENT SIX SIGMA TASK TEAM
基础统计
例题 1 : 求基本的统计量
• 开发新产品的公司，为了知道它的效果，把7名主妇为对象: 实验结果他们的体重变化如右图 为了知道体重变化的程度？
• Stat/basic statistics / display descriptive statistics
• 感染到某种传染病能恢复的概率为0.4. 在15名当中至少10名能恢复的概率为？ • Calc / probability distributions / binominal
执行次数 成功概率
成功次数
Data Display K2 0.0338333
* 在Minitab上，为了求P(X>x) 求P(X≤x)的值后 计算1-P(X≤x)，求概率.
附录1 -3/41
LG Electronics / LGENT 6σTASK TEAM
基础统计
例题 2 : 求多种统计量
• Random抽取工厂所生产的21个产品后，测定结果如下. 求例题1中求的统计量外的多种的统计量？
• calc/column statistics or row statistics • stat / basic statistics / store descriptive statistics
SSQ1
1 592.6
22.9
31.8 8.9 16798.3
Q3_1 29.65
IQR1 2.75
附录1 -6/41
LG Electronics / LGENT 6σTASK TEAM
基础统计 例题 3 : 概率分布的活用 -2项分布(1)
• 感染到某种传染病能恢复的概率为0.4。 15名被传染时，5名恢复的概率为 ? • Calc / probability distributions / binominal
Before 58.5 60.3 61.7 69.0 64.0 62.6 56.7
After 60.0 54.9 58.1 62.1 58.5 59.9 54.4
附录1 -1/41
LG Electronics / LGENT 6σTASK TEAM
基础统计 例题 1 : 求基本的统计量
Descriptive Statistics
2 27.6
3 27.6
4 30.3
5 28.8
6 22.9
7 26.6
8 31.8
9 28.4
10 26.9
11 30.0
12 31.2
13 29.4
14 28.0
15 26.8
16 28.8
17 28.5
18 26.3
19 29.9
20 26.9
21 28.4
Row IQR1 Sum1 Minimum1 Maximum1 Range1 N1