Minitab

必须定期校准测量设备才能确保它们可以正常工作。尽管校准涉及到广泛的应用和场景，但目标很简单：确保设备测量符合标准。

介绍非正态数据能力分析的另外一种方法——非参数方法。

对于过程能力分析，通过之前的文章我们知道在计算能力指标之前需要确认一些前提条件是否满足要求(独立，正态，MSA合格，稳定)，今天我们继续延续之前的话题来讨论非正态数据如何做过程能力分析。

使用 Minitab来设置、收集和分析数据，她希望确定为什么家庭成员如此频繁地出现意见不一致。

在Minitab 21中有了二值响应DOE分析，扩展了DOE的功能。当然，在实验设计中我们除了遇到二值响应DOE外，可能还会遇到残差分析有问题需要对响应变量做变换的DOE分析、带区组的实验设计分析等比较复杂的DOE问题。

预估基准可靠性将帮助我们集中精力进行可靠性分析，确定必要的故障预防措施，以及确定潜在的成本和收益。

有兴趣了解文本挖掘？利用Minitab中的全新Python 集成开启探索之旅！

通过验证任何一个关键检查点来估计可靠性风险。

我经常被问到这样的问题：“做假设检验时，需要的样本量是多少”， “我的实验究竟需要多少样本才有意义呢？”，这类问题可以通过功效与样本量计算来解决。

为什么您应该了解方差分析？让我们谈谈为什么方差分析 (ANOVA) 可以成为化学工程师的秘密武器。

惊闻英国著名统计学家 David Cox 去世，享年 97 岁，老爷子因提出Cox回归模型而广为人知，今天带大家来了解一下Cox回归。

问题背景： 电缆制造商在电缆的外面涂上一层涂层，以保持电缆的强度和耐久性。涂层厚度的下限(LSL)为39密尔，上限(USL)为43密尔。工程师评估涂层工艺的能力，以确保它能满足客户的要求。 数据收集： 操作人员定期随机抽取5根电缆样本。这些样品充分地反映了当时工艺的内在变化。操作人员记录每根电缆样品的外涂层厚度。 Minitab操作步骤： 正态性检验 从上图…

使用调查数据并频繁使用 Minitab 中的回归功能对其进行分析。

想象一下，您的新车开了 60 英里后就抛锚了。发动机灯亮起，您的汽车必须拖走维修。这不单单是保修问题，同时也是一个现场问题，因为产品缺少可靠性。 可靠性的定义是产品在一段时间内的质量，从统计学角度来说，它反映了产品在定义的一段时间内不会出现故障的概率。一、出现故障的风险 若出现类似这种情况，则属于原始设备制造商 (OEM) 的过失。这些 OEMS 必须快速找…

在最近发布的Minitab版本中，Minitab 将相关图纳入可视化工具之列。我想来探索一下，这些图形工具在高级分析的过程中为何如此实用且广受欢迎。