回归的目的是进行准确预测。模型中的项（线性、交互、二次）和用于计算模型的样本数据是影响模型可预测性的两大因素。项过多的模型通常会过度拟合样本数据，但会导致对新数据值的预测不佳。 前文中，我们讨论了如何快速构建、验证和可视化预测模型。现在，我们将深入了解验证模型的预测能力、自动化分析和模型选择以及预测新结果的更高级功能。 验证 MINITA

饼图概述 使用饼图可以比较每个类别或组中数据的比例。饼图是分成多段（“扇形区”）的圆形（“饼”），表示每个类别中观测值的比例。 例如，下面的饼图显示每个工作类别中工作的比例。 在何处查找此图形 要创建饼图，请选择图形 > 饼图。 饼图的数据注意事项 为了让图形更有效地表示数据，请考虑以下准则。收集汇总数据或原始数据 您可以创建包含汇

可靠性分析是指运用数据分析的方法对产品和设备按照规定的标准在规定的时间内提供规定服务的能力进行量化分析或评估，它可以帮助企业降低产品故障和失效率，从源头上提升产品竞争力，乃至于提升顾客满意度。出于不同的目的需要，越来越多的国内企业也开始重视起可靠性分析来。我们公司是Apple的PCB供应商，受客户影响，我们质量管理部门近几年来也可以编写可靠性分析报告。这可是件技术活，没有专业的软件帮忙...

现如今，我们有些人非常幸运，可以通过某个过程对我们生产的所有产品进行瞬时的非破坏性检测，成本比较低。对于其他人来说，能力分析至关重要。以酿酒为例：测量更加困难。一旦在葡萄酒样品中加入过氧化氢，开始测量其化学特性，就不能把葡萄酒装回瓶子里销售了。从尽可能少的样品中快速获取所需的信息很重要！ 我们使用能力分析来评估过程在规格限方面的表现。乍一看，如果测量结果在规格范围之内，则认为过程表现良好...

选择箱线图 选择图形 >箱线图，然后基于您的数据和所需的图形外观选择箱线图。 一个 Y：简单 创建一个显示一个变量的值分布的箱线图。工作表必须至少包括一列数字或日期/时间数据。 例如，在下面的工作表中，高度包含数字数据。图形显示高度的分布。 一个 Y：含组 创建一个显示不同组的值分布的箱线图。工作表必须至少包括一列数字或日期/时间数据，以及至少一列类别数据。组由类别变量中的值定义...

之前介绍了全因子试验分析五大步骤中第一步骤拟合选定模型的三各要点，下面是关于第二步骤-残差诊断。 二、残差诊断：判断模型是否与数据拟合很好，有四个步骤。 第一、上面‘四合一’的‘强度 残差图’右上图，是残差对响应变量拟合值图，如果散点出现‘漏斗’或‘喇叭’型，说明需要对响应变量Y做某种转换后可能会更好（），这是第一种最常见的残差异常。 第二、右下角的是残差对自变量X（观察值）的散点图...

Minitab2021是一款专业的数据分析软件。可能很多朋友对这个软件并不熟悉，但是对于需要经常做数据分析、统计、处理的朋友来说，这个软件非常重要。

同时，minitab17的破解版增加了气泡图、泊松回归、

Minitab18是质量改进和统计教学领域最先进的统计分析软件。

六西格玛有专用数据处理神器Minitab；研究统计学，不如搞懂DMAIC逻辑思维。 2、六西格玛管理在“工作中”有什么用？ 张驰老师常说，有流程的地方就有六西

其中使用测量系统分析、过程能力分析、Minitab等软件工具，强调了DMAIC在质量管理中的应用和效果。

Minitab Insightful公司是世界著名的商务智能软件提供商，产品涵盖分析统计、数据挖掘、知识获取、决策支持等多个领域。公司总部设在美国西雅图。

格式可用的数据集 Stata、Eviews、Minitab、Excel、R和Tex 第一章 计量经济学的性质与经济数据 第1章讨论的是计量经济学的研究领域，并提出在应用计量经济方法时可能出现的一般问题。

快速清理、创建和保存多个视图 定制就是 Minitab Connect 的特色所在。

一位读者问我是否可以试着解释自由度在统计学中的意义。从那时起，我一直在思考因为请求非常谨慎，像某种野兽，我不确定我是否可以安全地把它打倒在地。 自由度不容易解释，他们在统计中的一些先进和复杂的许多不同的情况下出现。 在数学方面，他们在技术上定义为一个随机向量域的维数。 但我们不会讲到这些，因为自由度通常不是你需要了解执行统计分析，除非你是

关于SPC中的均值极差控制图（X-bar-R Chart），都是质量管理和六西格玛最常用的工具之一，优思学院的学生经常都会问及SPC和子组的问题。 所谓的子组（Subgroup），是指在同一组条件（包括人、机、物、法、环）下产生的一组单元。子组代表了在过程中的一个 "片段"，所以，子组内的数据，必须在时间上相近的期间进行测

宏对自动化和处理重复性任务序列非常有用。例如，生成定期报告（每周，每月或每季度）往往成为一项非常单调且耗时的活动。这些报告中包含的图表和统计分析需要定期更新，并且始终保持一致（尽管数据发生变化）。幸运的是，这些重复的任务可以通过一些非常简单的宏轻松实现自动化，你不需要成为一个宏方面的专家也可以实现。 假设我们有这组数据（在两张不同的工作表

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

❖ 步骤 1：在数据中查找模式 游程图按照过程数据的收集顺序绘制过程数据。使用游程图可以在数据中查找可指示是否存在特殊原因变异的模式或趋势。 数据中的模式指示变异是由于应当调查和更正的特殊原因引起的。但是，常规原因变异是固有的或作为过程中正常部分的变异。 当只有常规原因（而非特殊原因）影响过程输出时，过程是稳定的。如果过程中只存在常规原因变异，则数据将表现出随机行为。 在这些结果中...

一、操作步骤 打开软件，打开样本数据； 选择统计>质量工具>能力分析>二项； 在缺陷数中，输入报废数，在样本数量下，选择实际样本量(即检验数)，单击确认； 得到二项过程能力报告； 要求缺陷为2.5%，现在缺陷为2.4%，PPM为24030；但是由于不满足二项分布原则，且样本选取不合适存在变异...