minitab使用教程？1. 在一組數(shù)據(jù)記錄表中，至少有32個數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)越多，越能真實反映處理能力的高低。2. 打開Minitab。3. 將測試數(shù)據(jù)復(fù)制到Minitab軟件，并將數(shù)據(jù)放在同一列中。4.

minitab使用教程？

1. 在一組數(shù)據(jù)記錄表中，至少有32個數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)越多，越能真實反映處理能力的高低。

2. 打開Minitab。

3. 將測試數(shù)據(jù)復(fù)制到Minitab軟件，并將數(shù)據(jù)放在同一列中。

4. 單擊軟件中的stat，單擊quality tools，然后單擊capability analysis以選擇normal選項。

5. 彈出如下對話框，依次輸入如下參數(shù)，單擊〖確定〗按鈕確認(rèn)后，生成本文開頭的CPK計算值?？梢?，這組數(shù)據(jù)的CPK為0.9，有待提高。

如何使用minitab做回歸分析？

您的模型（x）中怎么會有|*，這些都是無法識別的符號？模型（x）需要哪些因子，雙擊以選擇它們，并且不要添加其他符號。例如，響應(yīng)（y）是強(qiáng)度，模型（x）是溫度，并且選擇制造商作為類別。回歸結(jié)果為y=NX。如果p值大于0.05，則排除后進(jìn)行回歸檢驗。

如何通過統(tǒng)計學(xué)軟件minitab的方差和回歸分析，進(jìn)一步建立數(shù)學(xué)模型？

方差統(tǒng)計分析單因素/一般方差分析：選擇相應(yīng)數(shù)據(jù)后，檢查對話窗口的p值是否顯著。如果沒有顯著性，說明模型擬合不完全，回歸分析r-sq相對較小。有必要刪除P值較大（不顯著）的零件，或進(jìn)一步擴(kuò)大造型因素的范圍。當(dāng)模型總結(jié)的r-sq值較大時，當(dāng)r-sq值大于95%時，最好進(jìn)行回歸分析。這樣，模型比較完整，說明基本考慮了影響因素，數(shù)學(xué)模型比較成功。

如何使用minitab進(jìn)行預(yù)測？

為了識別預(yù)測變量的有用子集，逐步回歸刪除變量并將變量添加到回歸模型中。Minitab提供了三種常見的過程：標(biāo)準(zhǔn)逐步回歸（添加和刪除變量）、正向選擇（添加變量）和反向消除（刪除變量）?！みx擇逐步方法時，可以在初始模型的預(yù)測值中輸入一組初始預(yù)測值。如果這些變量的p值大于alpha值，則刪除這些變量。如果要在模型中保留變量，而不考慮變量的p值的大小，請在主對話框的每個模型中必須包含的預(yù)測變量中輸入這些變量?！みx擇“逐步”方法或“正向選擇”方法時，可以設(shè)置a的值以使用alpha在模型中輸入新變量?！みx擇逐步方法或向后消除方法時，可以設(shè)置a值以從使用alpha進(jìn)行刪除的模型中移除變量。有關(guān)逐步回歸潛在問題的討論，請參閱使用自動選擇過程。

Minitab中文版回歸分析-模型中怎么輸入交互因子？

您的模型（x）中怎么會有|*，這些都是無法識別的符號？模型（x）需要哪些因子，雙擊以選擇它們，并且不要添加其他符號。

例如，響應(yīng)（y）是強(qiáng)度，型號（x）是溫度，制造商被選為類別?；貧w結(jié)果為y=NX。如果p值大于0.05，則排除后進(jìn)行回歸檢驗。