打开MINITAB1. tools-->options-->sessionwindow-->submitting commands 选择Enable“命令行”操作开启2. Ctrl+D Ctrl+M 窗口切换3. SET命令: SETC1m整个重复;n单个重复m(1:4)n单个重复优先 END4. LET命令: LETC2(5)=8.4整列的精度都会变化 ...
转载 2010-04-23 10:05:00
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Minitab 22 是一款广受欢迎的统计分析软件,专为数据分析、质量管理以及实验设计等任务而设计。该软件提供了多种统计分析工具和图表,帮助用户深入探索和分析数据,支持丰富的统计模型和算法,还可以导入多种格式的数据。Minitab 22 非常适合从事数据分析与质量管理的用户,包括工程师、研究人员以及数据分析师等。一、下载地址迅雷网盘:minitab 22 v22.2 激活版二、安装步骤1、解压后点
3D 曲面图概述通过查看预测响应的三维曲面,使用 3D 曲面图来检查一个响应变量 (Z) 和两个预测变量(X 和 Y)之间的关系。您可以选择将预测响应表示为一个平滑曲面或一个线框。例如,以下 3D 曲面图显示温度和时间对重新加热的冷冻主菜的影响。曲面 线框 在何处查找此图形要创建 3D 曲面图,请选择图形 > 3D 曲面图。3D 曲面图的数据注意事项为了
Minitab Workspace在一个直观的界面中将强大的可视化工具和表格组合在一起,可帮助您创建流程,识别改进机会并使问题更易于解决。  鱼骨图(又名因果图、石川图),指的是一种发现问题“根本原因”的分析方法。它是揭示过程输出缺陷或问题与其潜在原因之间关系的图表,也是表达和分析因果关系的重要工具和文档。本文中用到的六西格玛工具软件是Minitab Workspace。在Mi
多元回归是六西格玛管理中我们常用的一统计工具,它可以帮助考察多个x对y的影响,并建立可以用于预测的回归方程。这一块的内容我们在之前的文章中做了详细介绍,但是我们今天将基于Minitab 19向大家介绍机器学习下的多元回归。 Minitab中已经引入很多机器学习的算法,在Minitab 19中我们还加入了CART分类树与CART回归树算法,当然我们今天的重点是多元回归。 什么是好的模型&nb
2020 年 4 月 7 日,宾夕法尼亚州立大学 - 数据分析、预测分析、流程改善领域的领导者 Minitab, LLC 宣布发布新版 Minitab®统计分析软件,此次版本名为Minitab®19.2020.1。最新版Minitab®19.2020.1提供了更强大的预测分析功能,企业可以利用它来主动改进过程,从而取得更好的结果并避免代价高昂的错误。现在,通过利用 CART®(分类和回归树),Mi
MInitab应该算是比较知名的统计软件了,我现在正在学习当中,然后查找了一些小技巧帮助自己学习,对Minitab感兴趣可以跟着我一起学习啊!想要下载试用的话,可以在在这里下载: Minitab试用在本文中,将向您展示将Excel文件链接到Minitab工作表的步骤以及如何自动生成图形。您可以对在Excel电子表格中定期记录的任何数据执行相同的操作。创建从Excel到Minitab的DD
参考:https://support.minitab.com/zh-cn/installation/frequently-asked-questions/minitab-license-manager/run-license-manager-in-virtual-environment/主要是MAC地址设定,因为申请的license文件根据MAC生成。简单直接的方式,修改虚拟机MAC复杂方式:在云
原创 2020-09-28 15:31:13
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多元线性回归1.导入2.问题描述2.1 Matrix X containing our examples2.2 Parameter vector w, b3 多元的模型预测方法3.1 Single Prediction element by element3.2 Single Prediction, vector4 多元代价计算5 多元梯度下降5.1 计算梯度5.2 梯度下降6 课后习题 本文包
       在研究Y与X之间的因果关系时,如果Y不是一个定比或定距变量时,就需要进行logistic回归。logistic回归是一种广义线性回归(generalized linear model)。logistic回归根据Y的取值分为三类:       1 二元 logistic回归  &nbsp
拟合介绍:所谓数据拟合是求一个简单的函数,例如是一个低次多项式,不要求通过已知的这些点,而是要求在整体上“尽量好”的逼近原函数。这时,在每个已知点上就会有误差,数据拟合就是从整体上使误差,尽量的小一些。多项式拟合n次多项式:g(x)=c1xn+c2xn−1+⋯+cn+1 g ( x
一、BoxCox变换1 基本含义Box-Cox变换是一种广义幂变换方法,用于连续的响应变量不满足正态分布的情况。Box-Cox变换之后,可以一定程度上减小不可观测的误差和预测变量的相关性。Box-Cox变换的主要特点是引入一个参数lambda,通过数据本身估计该参数进而确定应采取的数据变换形式,Box-Cox变换可以明显地改善数据的正态性、对称性和方差相等性,对许多实际数据都是行之有效的(摘自百度
http://www.zdfans.com/html/30317.html软件功能1、协助测量系统分析能力分析图形分析假设检验回归DOE控制图2、图形散点图、矩阵图、箱线图、点图、直方图、控制图、时间序列图等等值线图和旋转 3D 图概率图和概率分布图数据更改时自动更新图形对图形使用笔刷以研究关注点导出:TIF、JPEG、PNG、BMP、GIF、EMF3、基本统计量描述性统计量单样本 Z 检验、单样
转载 2023-08-05 18:12:25
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系列文章目录 文章目录系列文章目录前言一、操作步骤二、主要结果三、所有统计量和图形四、选择特殊原因检验五、minitab说明书解释参考六、数据注意事项总结 前言使用二项式分布过程能力分析确定缺陷品百分比是否符合客户的要求。当每个产品项都划分为两个类别中的一类(例如通过或未通过)时使用。使用此分析,可以执行以下操作:确定过程是否受控制。估计每个样本的缺陷品百分比,以及所有样本的缺陷品百分比(缺陷百分
System.out.println("hello") System.out.println("hello") System.out.println("hello") System.out.println("hello") System.out.println("hello")
原创 2016-09-20 13:02:47
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本文基于B站尚硅谷的Vue学习教程,推荐大家去观看。 一. Vue简介 Vue是一套用于构建用户界面的渐进式js框架,它的学习可以分为以下6个部分。 Vue基础 vue-cli vue-router vuex element-ui vue3 Vue有三个主要的特点: 采用组件化模式,提高代码复用率 ...
转载 2021-10-15 21:16:00
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我是微软Dynamics 365 & Power Platform方面的工程师/顾问罗勇,也是2015年7月到2018年6月连续三年Dynamics CRM/Business Solutions方面的微软最有价值专家(Microsoft MVP)
原创 2022-12-07 14:41:28
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Minitab 21软件简介:Minitab 21是一款非常领先的数据分析软件,拥有先进分析和开源集成,深受广大质量学者和统计专家的青睐,对于经常做数据处理分析工作的人,它是绝对不少不了的。Minitab软件拥有无可比拟的强大功能和简易的可视化操作,无论组织的各成员是否具备统计背景知识,它都能为他们提供全方位助力,助其预测更好的结果、设计更好的产品并改进过程,从而产生更高收入、缩减成本。Minit
原创 精选 2022-10-14 12:23:44
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最近面试发现很多岗位都要求会可视化工具自己就在学习Tableau,以下就是今天学习的可视化图形。首先数据集来源于https://github.com/pavleenkaur/TableauTutorial-On-AnalyticsVidhya1.折线图:横坐标为data月份,纵坐标为sales销售,将分类型数据segment拖入标记框里。2.帕累托图帕累托图是一种包含条形图和折线图的图表,其中各个
MinitabApplicationA C# program to call a statistic software whose name is MinitabMinitabMinitab 是一款强大的质量管理统计软件,其包罗万象的强大统计功能和简易的可视化深受广大质量管理工作者喜爱。尤其在制造业领域中,对各工艺参数以及产品特性参数的质量分析的帮助是相当大的。在大型智能制造业工厂中,每天都会产生
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