Minitab

我发现了一个很有意思的例子，是关于识别某制造厂的主要能源使用来源。  什么时候适合使用逐步回归？ 当您有许多变量并且想确认有用的预测变量子集时，逐步回归就是一种合适的分析方法。在 Minitab 中，标准的逐步回归程序每次都只添加和删除一个预测变量。当模型中未包含的所有变量的 p 值都大于指定的入选用 Alpha 值，且模型中所有变量的 p 值都小于或等于指…

Weibull分布可以对右偏斜数据、左偏斜数据或对称数据建模。因此，分布可用来评估不同应用（包括真空管、电容器、滚珠轴承、继电器和材料强度）的可靠性。Weibull分布还可以对递增、递减或固定故障函数建模，并允许使用该模型描述项目寿命的任何阶段。

使用可变性图表分析金融服务呼叫中心等待时间！

我们经常听到机器学习和预测分析，但它们的具体含义是什么，两者之间如何相互关联的？

如何描述葡萄酒的味道，通常就像一首诗：“酒香浓郁，回味悠长，酒精含量高，但不酸也不辣口，味道鲜美，又夹带一丝黑樱桃味……” 鲜花和水果一般都是用来做修饰，旨在帮助饮用者了解一杯葡萄酒中的风味。

在进行回归分析、实验设计分析过程中，我们在得到回归模型后需要进行“残差分析”。

您如何选择合适的设计，并确保您拥有正确数量的因素和水平？收集数据后，如何为分析选择合适的模型？

今天我们将介绍如何使用 Minitab 为已知的工程公式和 DOE 方程创建 Monte Carlo 模拟。

在假设检验中，我们会使用样本中的数据来描绘有关总体的结论。首先，我们会进行假设，这被称为原假设（以 H0 表示）。

1. CFDA2016年第173号《医疗器械生产企业质量控制与成品放行指南》中要求医疗器械行业在生产和质量管理中运用统计技术进行分析和预测。 2. FDA要求医疗器械行业抽样方案应当具有统计学依据，应当对统计推断的置信度进行分析，确保抽检的样品具有代表性。 3. 企业应当收集与产品质量控制、成品放行相关的质量控制运行数据，采用适当的统计技术，定期对相关数据进…

Minitab中的正态性检验提供了三种方法：Anderson-Darling（AD），Ryan-Joiner（RJ）和Kolmogorov-Smirnov（KS）。AD检验是默认的，那它在检验非正态的时候是不是最好的方法呢？

量具 R&R 研究可以告诉您测量系统生成的数据是否值得信赖。遗憾的是，严格的数据要求和其他限制可能会让量具 R&R 研究难以进行分析，并可能无法解释所有重要因子。

可靠产品设计的5项技术04-验证和改进可靠性

虽然数据分析确实对提高质量至关重要，但六西格玛的大多数分析并不难理解，即使您对统计数据不是很了解。

当前的设置造成的偏差超过了指定的1.0微米，于是试验人员需要找出可以设置的过程因子使得外延层的不均匀性达到最小，同时确保平均厚度尽可能接近目标值。