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第一章Minitab概要第二章管理数据第三章操作和计算数据第四章使用数据分析和质量工具第五章基本操作示例第六章做一个简单分析第七章高级Minitab第八章质量管理和改善第九章实验设计前言1-1Minitab系统操作环境简介1-2Minitab的工作步骤1-3关于Minitab的Project文件类型Minitab系统操作环境简介Minitab的工作步骤打开、保存、关闭PROJECT文件Minitab的工作步骤Minitab的工作步骤2-1数据管理概要2-2在数据窗口中输入数据2-3生成规则数据数据管理概要数据管理概要数据管理概要在数据窗口中输入数据在数据窗口中输入数据在数据窗口中输入数据在数据窗口中输入数据3-1改变列的数据类型和格式3-2归类数据并生成相应的子工作表3-3叠加列3-4对数据进行替换3-3使用计算器改变列的数据类型和格式改变列的数据类型和格式归类并且生成相应的子工作表归类并且生成相应的子工作表归类并且生成相应的子工作表叠加列对数据进行替换使用计算器使用计算器4-1概要4-2描述性统计4-3置信区间和平均值测试4-4相关4-5回归4-6分散分析4-7表4-8质量控制概要描述性统计置信区间和平均值测试置信区间和平均值测试相关(correlation)相关(correlation)回归(regression)回归(regression)分散分析(ANOVA)分散分析(ANOVA)表(table)表(table)质量控制质量控制质量控制5-1事例背景5-2打开一个工作表5-3从键盘输入数据5-3输入规则数据5-4描述性统计计算5-5算术运算5-6生成散点图5-7计算相关系数事例背景打开一个工作表从键盘输入数据输入规则数据描述性统计计算描述性统计计算算术运算生成散点图计算相关系数第六章做一个简单分析背景宾夕法尼亚州立大学的研究者们种植了成百上千的白杨树并且在一系列受控条件下让其生长.三年后抽取一批为样本以厘米为单位测量其直径、以米为单位测量其高度、千克为单位称其干重。前面知道在干重与D2H之间存在相近的关系。但是到底是一种怎样的关系呢？这些快速生长、质地坚硬的树将来某一天也许会作为燃料或者化学物质的一种选择。作为数据分析员知道了直径和高度的测量值之后能否可靠的预测出树的产量。步骤一.打开文件POPLAR2.MTW。步骤二.做一个简单的回归分析在上一个示例结尾我们知道随着D2H增加Weight也增加。由D2H的值预测Weight的一种方法是使用简单的回归命令。选择StatRegressionRegression在Response中输入Weight。在Predictors中输入D2H。不妨还做一系列残差分析图以便找出潜在的问题。点击Graphs。在ResidualsforPlots下点击Standardized。在ResidualsPlots点击Histogramofresiduals和Normalplotofresiduals。在Residualsversusthevariables下输入D2H。点击OK两次。Minitab便显示会话窗口中的文本、三个图形。RegressionAnalysisTheregressionequationisWeight=0.0196+0.00758D2HPredictorCoefStDevTPConstant0.019610.045660.430.673D2H0.00758380.00079949.490.000S=0.1298R-Sq=83.3%R-Sq(adj)=82.4%AnalysisofVarianceSourceDFSSMSFPRegression11.51551.515589.990.000ResidualError180.30310.0168Total191.8187UnusualObservationsObsD2HWeightFitStDevFitResidualStResid121261.11000.97560.07170.13441.24X1