是一类分辨率 III 的两水平因子试验设计，可用来以较小代价研究许多因子。使用 Plackett-Burman 设计可以在试验阶段的早期识别出最重要的因子。该设计通常用于 8 个或更多（最多可为 47 个）因子。

通常，用于通过比较客户要求与包含总体指定比率的公差限来检测过多的变异。如果公差区间略宽于客户要求，就有可能存在过多的产品变异。从样本统计量中导出的公差区间是一个特定质量特征的范围值，它希望能够涵盖总体的一个指定比率。或者，可以构建一个下限或上限以便指定的比率将大于或小于该规格限。

确定您绘制样本所基于的总体是否呈非正态分布的单样本假设检验。许多统计过程均依赖于总体正态性，且使用正态性检验确定否定此假设是不是分析中的重要步骤。正态性检验的原假设假定总体为正态分布。备择假设假定总体为非正态分布。要确定样本数据是否来自非正态总体，您可以从四种检验中进行选择。

单纯形质心混料设计，一共设置了3个分量和5个合计，5个合计分别是0.7，0.8，0.9，1，1.1，每个分量的下限都是0，上限都是0.7 对响应进行二次回归，删除了所有系数P>0.05的项并重新回归，最后得到 y1 的估计回归系数（分量比率） 方差膨 项 系数 系数标准误 T P 胀因子 x1 70.878 0.4598 * * 1.156 x2 53.658 0.5326 * * 1.551 x3 67.569 0.5326 * * 1.551 x2*x3 6.858 2.7616 2.48 0.017 1.982 x1*数量 9.251 3.0237 3.06 0.004 1.000 * 注 * 系数是为居中数量值计算的。 S = 1.38931 PRESS = 104.198 R-Sq = 93.2

大家有发现吗

控制图并不基于过程数据呈正态分布的假设，但特殊原因检验中使用的条件基于此假设。如果 数据严重偏斜，或如果太多的数据位于分布结尾处（“重尾”），则检验结果可能不准确。例如，此控制图发出的误报比预期高。

一组数据只有两个结果 好与不好 抽样结果都为好 怎么做数据分析

MinitabUG、Minitab微课堂原创文章 转载请联系客服微信：13524041180 你听过鳄梨吗？如果没有，不要担心。你并不孤单！鳄梨的另一种名称你可能比较熟悉，叫做牛油果。 随着近来鳄梨的流行，它们已经存在并在世界各地的流行菜肴中使用了数百年。例如，鳄梨调味酱是由阿兹台克人（Aztecs）创建的，其历史可以追溯到14至16世纪！随着这种美味的绿色蘸酱和其他鳄梨口味的菜肴继续流行，对鳄梨的需求也在增加。在供应有限的情况下，成本增加，并且给

问题背景 您是否知道2016年美国消费了7.9亿加仑的葡萄酒？那是很多酒-准确地说大约是39.5亿瓶酒！自2009年以来，美国酿酒厂的数量增加了50％以上，到2019年共有10,043个酿酒厂，但葡萄酒的生产没有丝毫放缓的迹象，但是意大利、法国和西班牙仍然是全球葡萄酒产量前三名的国家。在全球范围内生产出如此多的葡萄酒，您可能会认为这确实很容易酿造，但这确实是一门科学，其中涉及实现完美葡萄酒的所有变量。 葡萄酒的主要成分之一是糖，因为酵母

您在 Minitab 界面中看到的所有内容都属于项目的一部分。 Minitab 界面包括以下组件： 1: 导航器包含项目中的输出标题的列表并按从旧到新的顺序排列，其中最新的输出标题位于列表的底部。右键单击导航器中的任何输出标题可执行以下任务： 打开拆分视图中的输出以将其与不同选项卡中的输出进行比较。 对输出重命名。对输出重命名时，该名称将在输出窗格中更新。 将输出发送到不同的应用程序，如 Word、PowerPoint 或 Companion by Minitab。 从项目中删除

致广大质量工作者： 六西格玛运动的中国的兴起和蓬勃开展已经近二十个年头了！至今推广应用六西格玛的事业仍在继续发展的路上。 六西格玛最经典的流程是DMAIC五阶段法，到了今天它已经有了极大的丰富和完善和补充。精益六西格玛在很多公司获得了推广；六西格玛设计也在逐渐发展和完善之中，它今后将会有更大的发展。鼠年新春到来之际，我祝愿所有的同仁们在六西格玛事业上取得更大成就。 Minitab 软件是我们六西格玛事业中最好的伙伴和

[爱心]2019的最后一天，认真的跟2019说声再见，[咖啡]毕竟，我们再也不会回来了[玫瑰]2020传说中的爱你爱你年，我们也一直在等你！在你需要的各个行业，只要你要，Minitab就一直在[玫瑰][玫瑰][玫瑰]

排列在表格中的方差分析研究的主要输出。列出了变异源及其自由度、总平方和以及均方。方差分析表还包含 F 统计量和 p 值。使用这些值可确定预测变量或因子是否与响应显著相关。

故事背景： 2019年双11结束，按照天猫官方公布的最终数据看，今年的双11成交额为2684亿元，成功刷新了自己创下的商业纪录。 但对于今年天猫的双11成绩，有网友提出，因为今年4月份的时候，有人按照公式已经得出了2019年双11的大致成绩，即2689亿元（跟实际值2684亿元仅差5亿）。数据过于完美？网友提出异议。（以上内容来源于网络） 作为一名文明的吃瓜群众，我想从数据中获得解释，于是我打开了Minitab。 从近10年天猫双十一的全天销售额来看，

用于估计随机样本中的总体参数的两种不同方法。主要是在 Minitab 的可靠性命令和分析变异性中需要在这两种方法之间进行选择。

2019年11月5日，由Minitab在中国地区的独立代表上海泰珂玛信息技术有限公司联合北京景强科技发展有限公司在北京共同举办的《医药行业中统计工具的应用》培训圆满落下帷幕。 此次培训吸引了北京药品、医疗器械行业中的各类精英出席参加。 此次培训由Minitab高级应用顾问张伟老师为我们分享和学习关于《医药行业中统计工具的应用》。 张老师以风趣幽默的教学风格从统计思想及药品稳定性分析、年度质量回顾统计指标介绍和QbD质量源于设计思想

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Webinar: What's New with Minitab 19 (Putonghua) 在线研讨会：Minitab 19新增功能介绍 (普通话) November 19, 2019 3:00 PM HKT/CST 11月19日下午3时 HKT/CST https://info.minitab.com/resources/webinars/whats-new-minitab-19

什么是Bootstrap 抽样分布描述从总体的随机样本中获取统计量的每个可能值的可能性；换句话说，该大小的所有随机样本中有多大比率将得到该值。Bootstrap是一种通过抽取多个样本来估计抽样分布的方法，这些样本中包含单个随机样本的替换内容。这些重复样本称为重新采样的样本。每个重新采样样本的数量与原始样本相同。Bootstrap是非参数统计中一种重要的估计统计量，并可进行统计量区间估计的统计方法，也称为自助法（Minitab中翻译为自举法）。

概述 Minitab 在“图形”菜单上提供了一套灵活的图形以支持各种分析需要。创建图形时有许多自定义选项可用，且创建图形后有更多可用。 除了可以从“图形”菜单中使用的图形以外，Minitab 还在“统计”菜单上提供了特定于分析的图形（如控制图）。Minitab 还有作为许多统计分析的一部分的内置图形。 检查变量对之间的关系 使用这些图形研究一对或多对变量之间的关系。例如，您可以评估以下内容： 土壤 pH 值与植物生长之间的关系 油的粘性、存

协助 l 测量系统分析 l 能力分析 l 图形分析 l 假设检验 * l 回归 l DOE l 控制图 图形 l 散点图、矩阵图、箱线图、点图、直方图、控制图、时间序列图等 l 等值线图和旋转 3D 图 l 概率图和概率分布图 l 数据更改时自动更新图形 * l 对图形使用笔刷以研究关注点 * l 导出：TIF、JPEG、PNG、BMP、GIF、EMF 基本统计量 l 描述性统计量 l 单样本 Z 检验、单样本 t 检验、双样本 t 检验、配对 t 检验 l 单比率检验和双比率检验 l 单样本 Poisson 率检验和双样本 Poisson 率检

您可以按照六个基本步骤正确地设置和执行假设检验。例如，管道生产设备经理想要确定其管道的平均直径是否不同于 5 厘米。该经理按照基本步骤执行假设检验。 注意 在收集数据之前，应当确定检验标准和所需的样本数量。 指定假设。 首先，该经理规定假设。原假设为：所有管道的总体均值等于 5 厘米。原假设的正式写法为：H0：μ = 5 之后，该经理从下面的备择假设中进行选择： 由于他们需要确保管道不会大于或小于 5 厘米，因此经理选择双侧

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六西格玛是一种质量改进方法，企业已经使用了几十年 - 因为它取得了成果。六西格玛项目遵循明确定义的一系列步骤，世界各国的每个行业的公司都使用这种方法来解决问题。 但是，六西格玛在很大程度上依赖于统计和数据分析，许多对质量改进不熟悉的人感到受到统计方面的威胁。你不必被吓倒。虽然数据分析确实对提高质量至关重要，但六西格玛的大多数分析并不难理解，即使您对统计数据不是很了解。但使用Minitab熟悉这些工具是一个很好的

在进行回归分析、实验设计分析过程中，我们在得到回归模型后需要进行“残差分析”。下面我以蓝皮书（第三版）P313的多元线性回归的例9-3为例。 某手机厂研究如何提高线路板焊接制程的拉拔力问题。根据过去的经验知道，拉拔力可能与烘培温度、烘烤时间和涂抹的焊膏量有关，现从制程中收集了20批数据，试建立拉拔力与个因素的回归模型。

互动活动，大家可以畅所欲言，给出自己的答案，我们会整合各大线上平台的答案进行评选，并赠送小礼品哦 知乎 微博 也可以直接在贴吧下方留言讨论哦~~

二值响应DOE 传统实验设计的因子类型可以是连续型的也可以是文本型的，而响应变量都是连续型的，如我们想考察材料类型、注塑压力、注塑温度、冷却温度对绝缘强度的影响。现在Minitab 19中新增了二值响应DOE的功能，所谓二值响应就是结果只有两种可能，是/否，好/坏，合格/不合格。二值响应DOE，您可以在Minitab 19的以下分析中找到。 筛选设计 因子设计 响应曲面设计 问题背景 一家汽车制造商想观察由于外来物质损害挡风玻璃所产生的裂纹，他们

求大佬分析以下，新版的Minitab18做GRR没了以前的%P/T，求问是什么回事。新版本就是没有还是在哪里找这个数据，之前就是在%SV后面，现在后面都没有了。可不可以调出来？或者这个%P/T怎么计算啊？ 多谢大佬！

昨天由Minitab中国地区的独立代表-上海泰珂玛信息技术有限公司在上海成功举办了《医药行业中统计工具应用》的培训，由Minitab高级应用顾问张伟老师主讲，来自药品、医疗器械等行业人员相继到场，现场异常火爆，非常感谢大家对我们的支持与关注，我们也会一如既往地向大家提供最新的服务和技术，期待下次与您再会！！

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