MINITAB软件操作概述(ppt 51) 精品资料

1、MINITAB软件操作任务一、MINITAB软件的简介二、图像（Graph）中若干模块的应用三、假设检验四、方差分析MINITAB for WINDOWS是一个统计软件。在打开MINITAB后，屏幕被分成两个部分：上半部分为“Session”，一切计算结果将在这里给出； 下半部分为“Worksheet”，可以在这里输入数据。一、minitab简介主菜单内容 File，Edit，Data，Calc，Stat，Graph，Editor，Tools，Window，Help，Six Sigma 共11个内容从总工作表中分离出1个小工作表拆分工作表合并工作表复制一列分多列多列并一列行、列互换排序删除行删

2、除变量计算器列统计行统计标准化产生序列数据产生网号产生指示变量设定基准随机数据概率分布矩阵运算基本统计回归方差分析试验设计控制图质量工具可靠性与生存分析多元分析时间序列分析一维与二维数据的整理非参数统计分析探索性数据分析散点图矩阵图边际图直方图点图茎叶图概率图箱线图饼图时间序列图数据编辑在窗口Worksheet中可以输入数据， 一个变量为一列。列用“C”开头，后面紧跟数字，譬如C1，C2，等 既可以用C1表示变量名，也可以在C1下面输入字母X，用“X”表示变量名。 一行表示对一个个体进行观察所得到的观察结果。 数据是全屏幕进行编辑的，光标在哪一个单元格，就可以在该单元格中输入数据并进行修改；

3、插入单元格、行或列在“Editor”中分别点击“Insert Cells”、“ Insert Rows”、“ Insert Columns”进行； 删除行、列在“Data”中分别点击“Delete Rows”、“Erase Variables”进行； 删除单元格在“Edit”中点击“Delete Cells”进行。二、图像(Graph)中若干模块的应用例1 直方图：显示数据的分布状态例2 柱形图：主要用于分析对比例3 饼分图：表示各种数据的构成比例例4 趋势图：直观地反映数据随着时间变化的趋势与走向例5 正态概率图：正态概率纸可用来检验一组数据（即样本）x1，x2，xn是否来自正态分布例1 直

4、方图 食品厂用自动装罐机生产罐头食品，由于工艺的限制，每个罐头的重量有所波动，为了了解罐头重量的分布，现从一批罐头中随机抽取100个称其净重，数据如下 342 352 346 344 343 339 336 342 347 340 340 350 347 336 341 349 346 348 342 346 347 346 346 345 344 350 348 352 340 356 339 348 338 342 347 347 344 343 349 341 348 341 340 347 342 337 344 340 344 346 342 344 345 338 351 348

5、345 339 343 345 346 344 344 344 343 345 345 350 353 345 352 350 345 343 347 354 350 343 350 344 351 348 352 344 345 349 332 343 340 346 342 335 349 348 344 347 341 346 341 342 直方图自定义分组Editor-Edit x Scale-Binning例2 柱形图 汽车装配厂的车门喷漆环节存在较大的问题，现对一天的喷漆缺陷进行了记录，请用图形对各项缺陷类型的频次进行直观的比较。共有40条记录：划痕、划痕、桔纹、桔纹、色差、划痕

6、、Other、Other、桔纹、桔纹、桔纹、桔纹、划痕、划痕、桔纹、划痕、色差、划痕、桔纹、桔纹、桔纹、桔纹、Other、Other、划痕、划痕、桔纹、划痕、色差、划痕、Other、划痕、划痕、桔纹、桔纹、桔纹、色差、色差、色差、Other例3 饼分图 某移动通信服务商对计费差错原因进行分析，收集了1个月的话单错误的类型，具体数据如下，请用图形直观地显示各种错误类型的构成比例：计费类型错 112612无主话单 26950字段解析错 18861长途话单解析错 11250电话号码错 5278例4 趋势图 销售部新来的经理需要了解一下公司历年来的销售情况，他收集了2000年度到2002年度每个季度的

7、销售数据，具体如下，请用图形直观地反映销售的趋势和走向:QuarterYearSales120001002200012032000180420001831200114322001151320011994200121112002165220021933200220542002235例5 正态概率图 食品厂用自动装罐机生产罐头食品，由于工艺的限制，每个罐头的重量有所波动，现从一批罐头中随机抽取100个称其净重。现需要了解这批数据是否服从正态分布，以便进行进一步的统计分析。 请用正态概率图进行检验。三、假设检验一个总体，2已知，检验H0：一个总体，2未知，检验H0：一个总体， 未知，检验H0：有关比

8、例p的检验 eg:是否参加竞选比较工程问题陈述明确或具体规定比较陈述的主要内容构建比较问题的统计陈述 零假设 对立假设产品或过程特点产品或过程衡量项/单位摘要统计量位置平均值、中位数、比例散布方差、标准偏差、IQR比较的类型单样本对标准一对一多元比较比较的方向单侧双侧样本量 风险构建检验统计量检查独立性检查是否为正态分布利用样本证据拒绝或无法拒绝零假设撰写对比陈述结论如果不独立，仅报告估计的参数和相应的图表。 如果非正态，变换数据若不能变成正态，使用非参数方法将观测的检验统计量与检验统计量的临界值进行对比根据风险对比p-值将摘要计量的观测值与摘要统计量的临界值进行对比根据检验的标准值或0是否落

9、入 (1- )%置信区间对比流程图常用假设检验汇总表假设检验现从某生产线上随机抽得9个零件： 4.9 5.1 4.6 5 5.1 4.7 4.4 4.7 4.6根据以往生产情况，知道零件的测量值服从正态分布，其=0.2。现想了解生产是否正常，因此在知道的情况下，还希望检验一下是否等于设计值5。假设检验的基本步骤假设检验的基本思想是：根据样本运用统计分析方法，对总体的某种假设H0作出接受或拒绝的判断。具体做法如下： 1、 建立假设 H0：=5 VS. H1：5H0：=5称为原假设（null Hypotheses），其意是：“与原设计一致”，“当日生产正常”等。H1：5 称为备择假设（altern

10、ate Hypotheses），是在原假设被拒绝时而应接受的假设。H0：=0 VS. H1： 双边假设检验H0：0 VS. H1： H0：0 VS. H1： 单边假设检验2、 选择检验统计量（test statistics），给出拒绝域（rejection region） H0：=5 VS. H1：5由于已知，故在H0成立下 z称为检验统计量|z|愈小， 愈接近0，应倾向接受H0|z|愈大， 离0愈远，应倾向拒绝H0因此，拒绝域：3、 给出显著性水平（significant level），常取=0.054、 在给定显著性水平的情况下，定出临界值c，从而可得到拒绝域：0譬如，在本例中=0.05，

11、则可故本例的拒绝域为 W=|z|1.965、 判断（decision） 现在 ， 0=5，0=0.2，n=9可得由于 |z|=3.171.96=u0.975故拒绝H0，接受H1。即不等于5，生产与设计存在显著差异，应采取措施使生产恢复正常。注：这个检验法则称为z检验。输出结果 Test of mu = 5 vs not = 5The assumed standard deviation = 0.2Variable N Mean StDev SE Mean 95% CI Z P C1 9 4.78889 0.24721 0.06667 (4.65822, 4.91955) -3.17 0.002

12、拒绝原假设，均值不等于5，生产不正常。例题：根据某地环境保护法规定，倾入河流的废水中一种有毒化学物质的含量不得超过3ppm。已知废水中该有毒化学物质的含量X服从正态分布。该地区环保组织对沿河的一个工厂进行检查，测定每日倾入河流的废水中该物质的含量，15天的记录为： 3.1 3.2 3.3 2.9 3.5 3.4 2.5 4.3 2.9 3.6 3.2 3.0 2.7 3.5 2.9试在=0.05水平上判断该厂是否符合环保规定？One-Sample T输出结果拒绝原假设，有毒物质含量大于3。四、方差分析例: 现有甲、乙、丙三个工厂生产同一种零件，为了了解不同工厂的零件的强度有无明显的差异，现分别从每一个工厂随机抽取四个零件测定其强度，数据如表所示，试问三个工厂的零件的平均强度是否相同？ 工厂 量件强度甲乙丙 103 101 98 110 113 107 108 116 82 92 84 86输出结果拒绝原假设，三个工厂的零件的均值不全相等。一、MINITAB软件的大体介绍二、图像（Graph）中若干模块的应用三、假设检验四、方差分析R e v i e w习题1、某零件，其厚度在正常情况下服从N（0.13,0.0152）。某日在生产的产品中抽查了10次，其观测值为：0.112,0.130,0.129,0.152,0.138,0.118,0