Minitab
Minitab软件是为质量改善、教育和研究应用领域提供统计软件和服务的先导。是全球领先的质量管理和六西格玛实施软件工具，更是持续质量改进的良好工具软件。
Minitab是质量管理、质量工程和六西格玛管理等专业的共同语言，其简易的操作和强大的功能得到全球80多个国家、4500多所高校的认可。在《财富》100强公司中，亦有超过90%的公司使用Minitab软件，涉及数十个行业。基于Minitab的统计分析系列研讨会及培训班主要面向高等院校教师、研究生、本科生以及科研院所科研人员等，旨在系统讲解有关统计学背景知识及其统计思想，再把各方面统计内容与Minitab软件的操作使用有机结合，使其全面掌握Minitab软件，并对统计学内容有更深入的理解与认识，有更广泛的应用。
Minitab 介绍编辑本段
minitab Minitab透过全面性的统计工具集探索数据、展示发现、预测未来趋势，并借力业界领先的帮助，为组织各个部门、分析的各种阶段提供支持。
在制造业、工程界别、质量工程师等，Minitab的使用亦甚为重要，例如了解制程能力，很多时就要用到Minitab。
Minitab 已经在全球120多个国家，5000多所高校被广泛使用。典型的客户有：GE、福特汽车、通用汽车、3M、霍尼韦尔、LG、东芝、诺基亚、宝钢、徐工集团、海尔、中国航天集团、中铁、中国建设银行、美洲银行、上海世茂皇家艾美酒店、浦发银行、太平人寿、北大光华学院、中欧国际工商学院、华中科大、武汉理工、华东理工、西交利物浦大学、美国戴顿大学等。
Minitab 功能编辑本段
- 基础和高级统计工具：
- 假设检验 （参数检验和非参数检验）
- 回归分析（一元回归和多元回归、线性回归和非线性回归）
- 方差分析（单因子、多因子、一般线性模型等）
- 时间序列分析图表（散点图、点图、矩阵图、直方图、茎叶图、箱线图、概率图、概率分布图、边际图、矩阵图、单值图、饼图、区间图、Pareto、Fishbone、运行图等）
- 蒙特卡罗模拟和仿真
- 分布分析
- 灵活的数据导入、导出和时时监控
- SPC (Statistical Process Control -统计过程控制)
- DOE (全因子、部分因子设计、响应曲面设计、田口设计、混料设计等)
- MSA（交叉、嵌套、量具运行图、类型I量具研究等）
- 可靠性分析 （分布拟合、检验计划、加速寿命测试等）多变量分析
- 功效样本量
- 强大的宏语言
Minitab 版本编辑本段
Minitab 21 Minitab 21 是全球六西格玛实施的共同语言，以无可比拟的强大功能和简易的可视化操作深受广大质量学者和统计专家的青睐。
其提供统计分析、可视化分析、预测式分析和改进分析来支持数据驱动型决策。无论是否具备统计背景知识，Minitab 都可以通过其易于使用的软件或统计专家支持网络帮助企业更好地预测结果、设计更出色的产品并创造更美好的未来。
Minitab 21 功能列表
*为新增功能或改进功能
| 功能 | 功能内容 |
|---|---|
| 协助 | 1）测量系统分析，2）能力分析，3）图形分析，4）假设检验，5）回归，6）DOE，7）控制图 |
| 图形 | 1）图形生成器*，2）区间散点图、箱线图、气泡图、条形图、相关图、点图、热度图、直方图、矩阵图、平行图、散点图、时间序列图等，3）等值线图和旋转 3D 图，4）概率图和概率分布图，5）数据更改时自动更新图形，6）对图形使用笔刷以研究关注点，7）导出：TIF、JPEG、PNG、BMP、GIF、EMF |
| 基本统计量 | 1）描述性统计量， 2）单样本 Z 检验、单样本 t 检验、双样本 t 检验、配对 t 检验，3）单比率检验和双比率检验，4）单样本 Poisson 率检验和双样本 Poisson 率检验，5）单方差检验和双方差检验，6）相关和协方差，7）正态性检验，8）异常值检验，9）Poisson 拟合优度检验 |
| 回归 | 1）Cox 回归*，2）线性回归和非线性回归，3）二元、顺序和名义 Logistic 回归，4）稳定性研究，5）偏最小二乘，6）正交回归，7）Poisson 回归，8）图：残差、因子、等值线、曲面等，9）逐步：p 值、AICc 和 BIC 选择标准，10）最佳子集，11）响应预测和优化，12）模型验证 |
| 方差分析 | 1）方差分析，2）一般线性模型，3）混合模型，4）多变量方差分析，5）多重比较，6）响应预测和优化等，7）方差检验，8）图：残差、因子、等值线、曲面等，9）均值分析 |
| 测量系统分析 | 1）数据收集工作表，2）量具 R&R 交叉，3）量具 R&R 嵌套，4）扩展的量具重复性与重现性，5）量具运行图，6）量具线性和偏倚，7）类型 1 量具研究，8）属性量具研究，9）属性一致性分析 |
| 质量工具 | 1）运行图，2）Pareto 图，3）因果图，4）变量控制图：XBar、R、S、XBar-R、XBar-S、I、MR、I-MR、I-MR-R/S、区域、Z-MR，5）属性控制图：P、NP、C、U、Laney P’和 U’，6）时间加权控制图：MA、EWMA、CUSUM，7）多变量控制图：T 方、广义方差、MEWMA，8）稀有事件控制图：G 和 T，9）历史/过程偏移控制图，10）Box-Cox 和 Johnson 转换，11）个体分布标识，12）过程能力：正态、非正态、属性、批处理，13）Process Capability Sixpack™，14）公差区间，15）抽样验收和 OC 曲线，16）多变异图，17）变异性控制图 |
| 试验设计 | 1）定义筛选设计，2）Plackett-Burman 设计，3）二水平因子设计，4）裂区设计，5）一般因子设计，6）响应曲面设计，7）混料设计，8）D 最优设计和基于距离的设计，9）田口设计，10）用户指定的设计，11）分析二元响应，12）分析因子设计的变异性，13）修补试验，14）效应图：正态、半正态、Pareto，15）响应预测和优化，16）图：残差、主效应、交互作用、立方、等 值线、曲面、线框 |
| 可靠性/生存 | 1）参数分布分析和非参数分布分析，2）拟合优度测量，3）确切失效数据、右删失数据、左删失数据 和区间删失数据，4）加速寿命检验，5）寿命数据回归，6）检验计划，7）阈值参数分布，8）可修复系统，9）多种失效模式，10）概率单位分析，11）Weibayes 分析，12）图：分布、概率、故障、生存，13）保证分析 |
| 功效和样本数量 | 1）用于估计的样本数量，2）公差区间的样本数量，3）单样本 Z、单样本 t 和双样本 t，4）配对 t，5）单比率和双比率，6）单样本 Poisson 率和双样本 Poisson 率，7）单方差和双方差，8）等价检验，9）单因子方差分析，10）二水平、Plackett-Burman 和一般全因子设计，11）功效曲线 |
| 预测式分析 | 1）自动化机器学习*，2）CART® 分类，3）CART® 回归，4）Random Forests® 分类(单独出售），5）Random Forests® 回归(单独出售），6）TreeNet® 分类(单独出售），7）TreeNet® 回归(单独出售）医疗保健模块* (单独出售） |
| 多变量 | 1）主成分分析，2）因子分析，3）判别分析，4）聚类分析，5）对应分析，6）项目分析和 Cronbach alpha |
| 时间序列和预测 | 1）时间序列图，2）趋势分析，3）分解，4）移动平均，5）指数平滑，6）Winters 法，7）自相关函数、偏自相关函数和互相关函数，8）综合自回归移动平均 (ARIMA) |
| 非参数 | 1）符号检验，2）Wilcoxon 检验，3）Mann-Whitney 检验，4）Kruskal-Wallis 检验，5）Mood 中位数检验，6）Friedman 检验，7）游程检验 |
| 等价检验 | 1）单样本和双样本、配对，2）2x2 交叉设计 |
| 表 | 1）卡方检验、Fisher 精确检验和其他检验，2）卡方拟合优度检验，3）计数和交叉分组表 |
| 模拟和分布 | 1）随机数生成元，2）概率密度、累积分布和逆累积分布函数，3）随机抽样，4）自引导和随机化检验 |
| 宏和自定义 | 1）可自定义的菜单和工具栏，2）大量首选项和用户配置文件，3）功能强大的脚本功能，4）Python 集成*，5）R集成 |
附件列表
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