Minitab22提供專業的數據分析功能，可以在軟件上加載數據資源執行分析，可以對生物數據分析，可以對醫學數據分析，可以對化學實驗數據統計，可以對數學問題分析，軟件可以導入多種數據資源，也可以連接到遠程的數據庫導入數據執行分析，添加數據完畢就可以在菜單界面找到適合當前數據分析的方案使用，可以選擇方差分析功能，支持一般線性模型、混合模型、多變量方差分析、多重比較等方差分析方案，也可以在軟件啟用回歸分析功能，需要就可以下載使用。

軟件功能

　　一、時間序列和預測

　　時間序列圖

　　趨勢分析

　　分解

　　移動平均

　　指數平滑

　　Winters 法

　　自相關函數、偏自相關函數和互相關函數

　　綜合自回歸移動平均 (ARIMA)

　　Box-Cox 變換*

　　增廣迪基–富勒檢驗*

　　最佳 ARIMA 模型預測*

　　二、功效和樣本數量

　　用于估計的樣本數量

　　公差區間的樣本數量

　　單樣本 Z、單樣本 t 和雙樣本 t

　　配對 t

　　單比率和雙比率*

　　單樣本 Poisson 率和雙樣本 Poisson 率

　　單方差和雙方差

　　等價檢驗

　　單因子方差分析

　　二水平、Plackett-Burman 和一般全因子設計

　　功效曲線

　　三、預測分析

　　自動化機器學習

　　CART? 分類

　　CART? 回歸

　　MARS?

　　Random Forests? 分類

　　Random Forests? 回歸

　　TreeNet? 分類

　　TreeNet? 回歸

　　四、質量工具

　　運行圖

　　Pareto 圖

　　因果圖

　　變量控制圖：XBar、R、S、XBar-R、XBar-S、I、MR、I-MR、I-MR-R/S、區域、Z-MR

　　屬性控制圖：P、NP、C、U、Laney P’ 和 U’

　　時間加權控制圖：MA、EWMA、CUSUM

　　多變量控制圖：T 方廣義方差控制圖、MEWMA

　　稀有事件控制圖：G 和 T

　　歷史/過程偏移控制圖

　　Box-Cox 和 Johnson 轉換

　　個體分布標識

　　過程能力：正態、非正態、屬性、批處理

　　非參數能力分析*

　　自動化能力分析*

　　Process Capability Sixpack?

　　公差區間

　　抽樣驗收和 OC 曲線

　　多變異圖

　　變異性控制圖

　　五、實驗設計

　　定義篩選設計 *

　　Plackett-Burman 設計

　　二水平因子設計

　　裂區設計

　　一般因子設計 *

　　響應曲面設計

　　混料設計

　　D 最優設計和基于距離的設計

　　田口設計

　　用戶指定的設計

　　分析二元響應

　　分析因子設計的變異性

　　修補試驗

　　效應圖：正態、半正態、Pareto

　　響應預測和優化

　　圖：殘差、主效應、交互作用、立方、等值線、曲面、線框

　　六、可靠性/生存

　　參數分布分析和非參數分布分析

　　擬合優度測量

　　確切失效數據、右刪失數據、左刪失數據和區間刪失數據

　　加速壽命檢驗

　　壽命數據回歸

　　檢驗計劃

　　閾值參數分布

　　可修復系統

　　多種失效模式

　　概率單位分析

　　Weibayes 分析

　　圖：分布、概率、故障、生存

　　保證分析

軟件特色

　　1、非參數能力分析

　　非參數能力是一款穩健的解決方案，其能評估不適合進行分布或變換的過程的能力。

　　2、適用于量具研究的 EMP 方法

　　評估測量過程（EMP 交叉）采用交叉設計以及較佳的 Wheeler EMP 方法，能夠評估測量系統中的過程變化。

　　3、經改進的單比例檢驗

　　對單比例假設檢驗和置信區間命令進行了多項改進。

　　4、自動化能力分析

　　自動化功能確定正態分布的適當性，并自動提供替代分布擬合或變換。

　　5、交互式表格生成器

　　可以通過圖形生成器的拖放界面及實時預覽以交互方式了解變量之間的關系并創建有意義的描述性統計列表。

　　6、圖形生成器中的交互式帕累托圖

　　圖形生成器現在包含交互式帕累托圖工具，可用于了解特性，例如，需要優先考慮的缺陷或對結果影響最大的特征。

　　7、增強的圖形編輯

　　使用新圖形編輯功能（包括顯示/隱藏主要刻度位置的網格線、添加參考線和 Y 值數據標簽）以交互方式自定義結果。

使用方法

　　1、Minitab22安裝界面如圖所示，點擊下一步

　　2、將軟件直接安裝到電腦，點擊下一步

　　3、將補丁內容復制到軟件的安裝地址替換原始文件

　　4、數據功能，支持列到列、常量到常量、矩陣到矩陣、常量到列、列到常量、矩陣到列、列到矩陣

　　5、重新采樣：單樣本函數的引導、雙樣本均值的引導、單樣本均值的隨機化檢驗

　　6、基本統計內容：顯示描述性統計量、存儲描述性統計量、圖形化匯總、單樣本、單樣本t

　　7、圖形分析功能，可以將數據生成散點圖，可以將數據顯示在矩陣圖

　　8、幫助界面，可以打開Minitab22的幫助文檔查看全部教程

　　9、預測分析模塊(P)：自動化機器學習、CART分類、TreeNet?分類、Random Forests分、CART回歸

官方教程

　　概率分布、隨機數據和重新抽樣分析

　　隨機數據 的概述

　　可使用隨機數據生成數據的隨機樣本。您可以根據所選擇的分布生成隨機數據，也可以根據工作表中的數據創建隨機樣本。

　　可以通過使用設置基數重現相同的一組隨機值，以便在每次生成隨機數據時，為 Minitab 的隨機數生成器設置起點。

　　根據工作表列，創建隨機樣本 (來自列的樣本)

　　根據一列或多列數據，創建隨機樣本行?？梢栽谔鎿Q的情況下取樣（多次選擇相同的行），也可以在不替換的情況下取樣（每行只選擇一次）。

　　例如，某位科學家希望隨機化某實驗中的六個測試對象的順序。該科學家在工作表中按字母順序輸入對象標識符。然后，取相同行數 (6) 的隨機樣本（不進行替換）。

　　從已知分布中創建隨機數據 (隨機數據)

　　從指定的分布創建隨機樣本。Minitab 提供了許多常見分布（如正態分布、指數分布和 Poisson 分布），以便您指定參數和創建隨機數據。

　　例如，要模擬實驗的響應，某工程師從一個正態分布（均值為 50，標準差為 2）生成 10 行數據。

　　設置隨機數字生成器 (設置基數)

　　如果您需要生成相同的隨機值，可以通過輸入一個整數來指定隨機數生成器的起點。當使用相同的基數時，會得到相同的樣本。

　　例如，一位教授生成 50 行隨機正態數據以用于課堂練習。教授和學生分別將基數設置為 1 以生成相同的數據，從而得到相同的分析結果。

　　在何處查找這些命令

　　要從指定的分布中生成隨機數據，請選擇計算 > 隨機數據，然后選擇相應的分布。

　　要從現有數據列取樣本，請選擇計算 > 隨機數據 > 來自列的樣本。

　　要設置隨機數字生成器的基數，請選擇計算 > 設置基數。

　　計算 > 設置基數在將隨機數據生成元的基數設置為中，輸入一個整數以指定隨機數字生成器的起點。

　　要生成相同的隨機數序列，請在每次生成隨機數據時設置相同的基數。

　　計算 > 隨機數據 > 來自列的樣本

　　要從指定的列取隨機樣本，請完成以下步驟。

　　1.在取樣行號中，指定樣本數量。

　　2.在來自列中，輸入要從中取樣的列。 如果您輸入多列，Minitab 將從跨這些列的同一行中取樣。所有列的長度必須相同。

　　3.在將樣本存儲在中，指定要在其中存儲取樣值的列。存儲列的數量必須與取樣列的數量相等。

　　4.（可選）如果您希望能夠多次取樣同一個項目，則選中重置取樣。 如果不選擇此選項，則每行只能在樣本中出現一次。

　　選擇計算 > 隨機數據，選擇分布，然后輸入參數。

　　Bernoulli

　　在事件概率中，為所需結果發生概率輸入一個介于 0 和 1 之間的數字。發生的一次結果稱為一個“事件”。 有關更多信息，請轉到Bernoulli 分布。

　　當隨機過程正好有兩個結果（事件或非事件）時，可使用 Bernoulli 分布。獨立 Bernoulli 試驗序列生成其他一些分布（如二項分布），其建模 n 次試驗中的成功次數。例如，此圖顯示了二項分布中的隨機樣本（其具有 1 個試驗，事件概率為 0.15）。

　　Beta

　　請完成以下步驟來輸入Beta 分布的參數。

　　1.在第一形狀參數中，為第一個形狀參數輸入一個大于零的數字。

　　2.在第二形狀參數中，為第二個形狀參數輸入一個大于零的數字。

　　例如，該圖顯示了一個 Beta 分布，其第一個形狀為 3，第二個形狀為 2。

　　二項

　　請完成以下步驟來輸入二項分布的參數。

　　1.在試驗數中，輸入樣本數量。

　　2.在事件概率中，為所需結果發生概率輸入一個介于 0 和 1 之間的數字。發生的一次結果稱為一個“事件”。

　　例如，此圖顯示了一個二項分布，其具有 100 個試驗，事件概率為 0.03

　　Cauchy

　　請完成以下步驟來輸入Cauchy 分布的參數。

　　1.在位置中，輸入一個表示分布峰值的位置的值。

　　2.在尺度中，輸入一個表示分布的散布的值。

　　例如，該圖顯示了一個 Cauchy 分布，其位置為 0，尺度為 1。

　　卡方

　　在自由度中，輸入用于定義卡方分布的自由度的數字。

　　例如，此圖顯示了一個具有 4 個自由度的卡方分布。

　　離散

　　請完成以下步驟來輸入離散分布的參數。

　　1.在值在中，輸入包含要包括到此分布中的值的列。 通常，這些值是由數字值表示的離散事件或計數。

　　2.在概率在中，輸入包含每個值的概率的列。 概率必須介于 0 和 1 之間，并且總和必須為 1。

　　在此工作表中，值包含要包括在此分布中的計數，概率包含每個計數的概率。