Minitab质量管理统计工具，全球六西格玛实施的共同语言， 供您在遇到最棘手的业务问题时用来分析数据并找出优质的解决方案。

软件概述

数据无处不在，而您能否真正发挥出所拥有数据的价值？Minitab Statistical Software 会审视当前及过往的数据，以找出趋势并预测规律、发现变量之间隐藏的关系并创建令人震撼的可视化，从容应对最严峻的挑战和机遇。让强大的统计、行业领先的数据分析以及动态可视化为您所用，探索无限可能。

探索

无论组织的各成员是否具备统计背景知识，Minitab 都能为他们提供全方位助力，助其预测更好的结果、设计更好的产品并改进过程，从而产生更高收入、缩减成本。只有 Minitab 能够以独特的集成式方法来提供软件和服务，让组织可以利用云推动业务卓越发展，不受地点限制。

关键的统计检验包括：t 检验、单比率和双比率检验、正态性检验、卡方检验和等效性检验。

预测趋势

利用我们的高级分析，访问现代数据分析功能并进一步探索数据。使用革命性的预测分析技术，轻松、熟练地预测业务、比较备选方案以及预测您的业务。

使用 Minitab Statistical Software 中的经典方法，与开源语言 R 或 Python 集成，或者使用现在 Minitab 的预测分析模块中提供的机器学习算法（如分类和回归树 (CART?)、 TreeNet? 和 Random Forests?），进一步增强您的预测能力。

实现成果

眼见为实。若要准确展示研究结果与成就，可视化必不可少。图形生成器可快速轻松地确定哪一张图形能够详尽显示您的数据，哪一张能够支持您的分析。

将交互式工具与方便浏览的图库搭配使用，您无需重新执行分析就能查看并探索多个图形选项。即便每次使用相同的数据，Graph Builder 也能无缝地更新条形图、相关图、热度图等其他内容，以便您能够专心选择最能展示见解的可视化图形。

新增功能

更明智的决策

利用 Minitab 桌面应用程序或 Web 应用程序，您可以不受地点限制，做出更明智的决策。利用常用的预测分析工具、分类和回归树 (CART?) 等 Minitab 统计功能蕴含的强大功能，拓展见解以掌握更多信息、主动把握行业动态。

利用 Minitab 的预测分析模块中提供的专利机器学习算法（如 TreeNet? 和 Random Forests?）， 进一步提升您的分析能力。

更快速的见解

利用 Graph Builder 找到最适合展示见解的可视化。一目了然的交互式图库可让您快速从一张图形切换到下一张，而不必重新执行分析，而且可选出哪一种可视化能够详尽显示您的数据，哪一种能够支持您的研究结果。

更轻松的云旅程

即便不在办公室，也能让业务照常运作。Minitab 目前提供桌面版和云版，您可利用几乎任何设备、从任意位置访问我们的统计软件。不论您是在办公室、在家还是在全球任一角落，都可以登录 Minitab 完成分析并不断探索及分享宝贵的见解。

提升预测分析能力

作为现代数据挖掘领域最重要和最常用的工具之一，CART? 自动随附于最新版 Minitab Statistical Software 中。利用我们另外提供的、基于树的一流专利机器学习算法（如 TreeNet? 和 Random Forests?），将您的预测分析能力提高到全新水平。您可以在最新版 Minitab Statistical Software 中轻松激活 Minitab 的预测分析模块，从而能够挖掘更深入的见解，并利用基于树的方法对复杂关系进行建模。

特色功能

协助

Minitab 的“协助”将引导您完成整个分析，甚至可帮助您解释和显示结果。

分步指导

交互式决策树通过提出一系列需要您回答的问题（例如，您正在处理的数据类型、您分析的目标）引导您使用正确的统计工具

专家支持

在遇到无法回答的问题时，“协助”将提供正确回答问题所需的信息，例如，重要术语的定义、帮助您理解如何将问题与自己的数据关联的图解示例。

确保成功。

快速方便地运行分析。

单击一下即可共享您的发现。

自信地解释结果。

“协助”提供一系列 告来帮助您了解分析。清晰的图形和简明的结果将为您提供做出可信决策所需的见解。

汇总 告

汇总 告可帮助您得出正确结论并解释原因。汇总 告阐释重要问题的答案，其中包括为您的分析提供上下文和含义的注释。

诊断 告

诊断 告通过提供额外的详细信息（例如，您应当研究的异常值，以及检测到显著差值的几率）来帮助您进一步了解您的分析。

告卡

告卡通过提供假设检查并确定任何应当注意的问题（例如，异常数据点、正态性和样本数量问题）来验证分析。

功能列表

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

医疗保健模块

回归

1. Cox 回归*
2. 线性回归
3. 非线性回归
4. 二元、顺序和名义 Logistic 回归
5. 稳定性研究
6. 偏最小二乘
7. 正交回归
8. Poisson 回归
9. 图：残差、因子、等值线、曲面等。
10. 逐步：p 值、AICc 和 BIC 选择标准
11. 最佳子集
12. 响应预测和优化
13. 模型验证

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 方广义方差控制图、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

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

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)

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

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
7. 等方差检验
8. 图：残差、因子、等值线、曲面等。
9. 均值分析

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

预测分析

1. 自动化机器学习*
2. CART? 分类
3. CART? 回归
4. Random Forests? 分类
5. Random Forests? 回归
6. TreeNet? 分类
7. TreeNet? 回归

非参数

1. 符 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

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

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

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

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

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

等价检验

1. 单样本和双样本、配对
2. 2×2 交叉设计

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

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

附加模块：保健

熟悉的术语

Minitab 始终以医疗保健专业人员为本，其医疗保健模块以常用且易于理解的医疗保健术语提供了引导数据分析。改变您的重点，以改善诸如等待时间、成本、利用率、患者安全和患者满意度等关键业绩指标（KPI），而无需担心需要使用哪种分析。

成绩有目共睹

经过多年学习和培训后，学会统计可能并不是任何医疗保健专业人士的首要任务之一。在近 50 年的时间里，Minitab 统计软件已经成为了领先，且久经考验的数据分析解决方案，并被全球的机构和供应商所广泛使用。

按需提供帮助

Minitab 将在您分析中始终伴您左右。在沟通页面中的信息符 是以医疗保健术语写就的，并配有特定的医疗保健示例，同时我们行业领先的技术支持团队也将通过电话或电子邮件为您提供帮助。

附加模块：预测分析

高级分析

使用业内一流的准确机器学习算法增强您的分析能力，为您的数据提供更深入的见解。

自动化机器学习

使用自动化机器学习轻松确认您使用了最佳预测模型来解答您的问题。非常适合需要建议的预测分析新手以及寻求其他意见的专家。

专利算法

此模块包含备受赞誉、功能强大的独特机器学习方法：TreeNet 梯度递进和 Random Forests。

系统要求

Minitab 21.1 桌面（仅限 Windows）

操作系统：Windows 10

RAM*：64 位

系统：推荐 4 GB 或更多内存

处理器：采用 SSE2 技术的 Intel? Pentium? 4 或 AMD Athlon? 双核处理器

硬盘空间：最少 2 GB 可用空间

屏幕分辨率：1024 x 768 或更高

连接：需要有 Internet 连接才能激活试用版和单用户许可证

浏览器：要查看 Minitab 帮助，需要使用 Web 浏览器。推荐使用 Chrome 或 Chromium Edge。将随该应用程序安装的其他必需的软件：Microsoft Visual C++ Redistributables for Visual Studio 2019

*内存建议值取决于数据大小。

Minitab Web

连接：需要 Internet 连接 支持的浏览器：Chrome、Chromium Edge 或 Safari

多用户 License Manager

多用户桌面许可证安装还需要 Minitab License Manager（确认您拥有最新版本的 License Manager），建议满足以下系统要求：

操作系统：32 位和 64 位 Windows Server 2016、Windows Server 2019 或 64 位 Windows 10。最好在基于服务器的操作系统上运行许可服务器。硬盘空间：100 MB （最小）；具体取决于日志文件设置 连接：至少启用一个 卡。

Minitab 学习

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