minitab回归分析教程 minitab使用教程？

minitab使用教程？

1. 在一组数据记录表中，至少有32个数据，数据越多，越能真实反映处理能力的高低。

2. 打开Minitab。

3. 将测试数据复制到Minitab软件，并将数据放在同一列中。

4. 单击软件中的stat，单击quality tools，然后单击capability analysis以选择normal选项。

5. 弹出如下对话框，依次输入如下参数，单击〖确定〗按钮确认后，生成本文开头的CPK计算值。可见，这组数据的CPK为0.9，有待提高。

如何使用minitab做回归分析？

您的模型（x）中怎么会有|*，这些都是无法识别的符号？模型（x）需要哪些因子，双击以选择它们，并且不要添加其他符号。例如，响应（y）是强度，模型（x）是温度，并且选择制造商作为类别。回归结果为y=NX。如果p值大于0.05，则排除后进行回归检验。

如何通过统计学软件minitab的方差和回归分析，进一步建立数学模型？

方差统计分析单因素/一般方差分析：选择相应数据后，检查对话窗口的p值是否显著。如果没有显著性，说明模型拟合不完全，回归分析r-sq相对较小。有必要删除P值较大（不显著）的零件，或进一步扩大造型因素的范围。当模型总结的r-sq值较大时，当r-sq值大于95%时，最好进行回归分析。这样，模型比较完整，说明基本考虑了影响因素，数学模型比较成功。

如何使用minitab进行预测？

为了识别预测变量的有用子集，逐步回归删除变量并将变量添加到回归模型中。Minitab提供了三种常见的过程：标准逐步回归（添加和删除变量）、正向选择（添加变量）和反向消除（删除变量）。·选择逐步方法时，可以在初始模型的预测值中输入一组初始预测值。如果这些变量的p值大于alpha值，则删除这些变量。如果要在模型中保留变量，而不考虑变量的p值的大小，请在主对话框的每个模型中必须包含的预测变量中输入这些变量。·选择“逐步”方法或“正向选择”方法时，可以设置a的值以使用alpha在模型中输入新变量。·选择逐步方法或向后消除方法时，可以设置a值以从使用alpha进行删除的模型中移除变量。有关逐步回归潜在问题的讨论，请参阅使用自动选择过程。

Minitab中文版回归分析-模型中怎么输入交互因子？

您的模型（x）中怎么会有|*，这些都是无法识别的符号？模型（x）需要哪些因子，双击以选择它们，并且不要添加其他符号。

例如，响应（y）是强度，型号（x）是温度，制造商被选为类别。回归结果为y=NX。如果p值大于0.05，则排除后进行回归检验。

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