第1章 Minitab概述 1
1.1 Minitab简介 1
1.2 Minitab的主要功能 1
1.2.1 数据管理 1
1.2.2 数据计算 2
1.2.3 统计功能 2
1.2.4 统计图形 5
1.2.5 宏 5
1.2.6 帮助与协助功能 5
1.3 Minitab界面 6
1.3.1 Minitab主窗口 6
1.3.2 对话框 8
1.3.3 弹出菜单 9
1.3.4 中英文界面的设置 9
第2章 Minitab入门 11
2.1 Minitab支持的数据类型 11
2.2 Minitab的文件类型 12
2.3 Minitab工作表的基本操作与数据录入 13
2.3.1 工作表介绍 13
2.3.2 数据录入实例 13
2.3.3 设置数据类型 16
2.4 调用Minitab宏 18
第3章 数据管理 20
3.1 生成工作表子集 20
3.1.1 根据指定变量值生成工作表子集 20
3.1.2 根据图形指定区域生成工作表子集 21
3.1.3 根据格式化的单元格生成工作表子集 22
3.1.4 根据行号生成工作表子集 22
3.1.5 根据公式生成工作表子集 23
3.2 拆分工作表 23
3.3 纵向合并工作表 24
3.4 横向合并工作表 25
3.4.1 简单合并工作表 25
3.4.2 根据关键变量横向合并工作表 26
3.5 复制数据 27
3.5.1 复制列到列 27
3.5.2 复制常量到常量 29
3.5.3 复制矩阵到矩阵 29
3.5.4 复制常量到列 30
3.5.5 复制列到常量 31
3.5.6 复制矩阵到列 31
3.5.7 复制列到矩阵 32
3.5.8 复制工作表到工作表 33
3.6 拆分列 33
3.7 堆叠数据 34
3.7.1 堆叠列 34
3.7.2 堆叠列的区组 35
3.7.3 堆叠行 36
3.8 转置列 37
3.9 个案排序 38
3.10 排秩 40
3.11 删除行 40
3.12 删除变量 41
3.13 条件格式 41
3.13.1 突出显示单元格 41
3.13.2 突出显示最高最低值单元格 44
3.13.3 根据Pareto规则突出显示单元格 45
3.13.4 根据统计量突出显示单元格 45
3.14 编码 48
3.15 更改数据类型 51
3.16 日期和时间转换 52
3.16.1 取整日期和时间 52
3.16.2 从日期或时间中提取数字 53
3.16.3 从日期或时间中提取文本 54
3.17 合并文本 55
3.18 显示数据 55
第4章 数据计算 57
4.1 计算器及其函数 57
4.1.1 计算器 57
4.1.2 计算器函数 59
4.2 计算列统计量 68
4.3 计算行统计量 68
4.4 数据标准化 69
4.5 生成模板数据 71
4.5.1 生成简单数集 71
4.5.2 生成任意数集 72
4.5.3 生成文本值模板 72
4.5.4 生成日期／时间值的简单数集 74
4.6 创建网格数据 74
4.7 创建指示变量 76
4.8 设置随机数发生器的基数 78
4.9 生成随机数 78
4.9.1 从样本中抽样 79
4.9.2 根据分布生成随机数 79
4.10 概率分布函数 81
4.10.1 计算概率 82
4.10.2 计算累积概率 83
4.10.3 计算P值 84
4.10.4 计算逆累积概率值 85
4.10.5 计算临界值 85
4.11 矩阵运算 86
4.1.1 读取矩阵 86
4.1.2 转置矩阵 87
4.1.3 求逆矩阵 88
4.1.4 定义常量矩阵 88
4.1.5 生成对角矩阵 89
4.1.6 特征分析 89
4.1.7 矩阵的算术运算 90
第5章 基本统计量 92
5.1 计算和存储描述性统计量 92
5.1.1 显示描述性统计量 92
5.1.2 存储描述性统计量 96
5.1.3 图形化汇总 97
5.2 均值假设检验与置信区间估计 99
5.2.1 单样本均值与总体均值比较的Z检验 99
5.2.2 单样本均值与总体均值比较的t检验 101
5.2.3 独立样本均值比较的t检验 103
5.2.4 配对样本均值比较的t检验 106
5.3 率的假设检验与置信区间估计 108
5.3.1 单样本二项总体率检验 108
5.3.2 独立样本二项总体率检验 109
5.3.3 单样本Poisson检验 111
5.3.4 独立样本Poisson检验 114
5.4 方差的假设检验与置信区间估计 115
5.4.1 单样本方差检验 115
5.4.2 独立样本方差检验 117
5.5 相联度量 120
5.5.1 相关 120
5.5.2 协方差 121
5.6 分布检验 122
5.6.1 正态性检验 122
5.6.2 离群值检验 124
5.6.3 Poisson分布的拟合优度检验 127
第6章 统计表和列联表资料的检验 130
6.1 单变量计数 130
6.2 列联表资料的分析 131
6.2.1 卡方检验 131
6.2.2 四格表资料的Fisher精确检验 133
6.2.3 配对四格表资料的McNemar检验 135
6.2.4 多维四格表资料的Mantel-Haenszel-Cochran检验 136
6.2.5 观测结果一致性的Cohen Kappa评价 137
6.2.6 有序分类资料的一致性度量 137
6.2.7 有序分类资料的相关分析 139
6.3 单变量卡方拟合优度检验 139
第7章 方差分析 142
7.1 方差齐性检验 142
7.2 单因子方差分析 145
7.3 均值分析图 152
7.3.1 正态分布资料的均值分析图 152
7.3.2 二项分布资料的均值分析图 154
7.3.3 Poisson分布资料的均值分析图 155
7.4 主效应图 155
7.5 交互效应图 157
7.6 平衡方差分析 158
7.6.1 完全随机设计资料的方差分析 158
7.6.2 双因子方差分析 160
7.6.3 混合模型平衡设计资料的方差分析 161
7.7 一般线性模型 162
7.7.1 随机区组设计资料的方差分析 162
7.7.2 析因设计资料的方差分析 166
7.7.3 正交设计资料的方差分析 170
7.7.4 拉丁方设计资料的方差分析 172
7.7.5 系统分组试验设计资料的方差分析 173
7.7.6 分割试验设计资料的方差分析 175
7.7.7 交叉试验设计资料的方差分析 176
7.7.8 协方差分析 178
7.7.9 均值的多重比较 181
7.7.10 计算预测信息 187
7.7.11 因子图 189
7.8 一般多元方差分析 192
第8章 等效检验 196
8.1 单样本等效检验 196
8.2 独立样本等效检验 199
8.2.1 等效性检验 199
8.2.2 优效性检验 202
8.2.3 非劣效性检验 204
8.3 配对资料的等效检验 205
8.4 二阶段交叉试验设计资料的等效检验 207
第9章 非参数检验 212
9.1 单样本中位数检验 212
9.1.1 单样本符号检验 212
9.1.2 单样本Wilcoxon符号秩检验 213
9.2 两独立样本的Mann-Whitney检验 214
9.3 方差分析的非参数方法 215
9.3.1 两个或多个独立样本的Kruskal-Wallis检验 215
9.3.2 两个或多个独立样本的Mood中位数检验 216
9.3.3 随机化区组设计资料的Friedman检验 216
9.4 随机性检验 217
第10章 回归分析 219
10.1 拟合线图 219
10.2 线性回归 225
10.2.1 拟合线性回归模型 225
10.2.2 最佳子集回归 232
10.3 非线性回归 234
10.4 稳定性研究 241
10.4.1 创建稳定性研究工作表 241
10.4.2 拟合稳定性研究模型 244
10.5 Demin回归 251
10.6 偏最小二乘回归 254
10.7 Logistic回归 262
10.7.1 拟合二值Logistic曲线 262
10.7.2 二值Logistic回归 265
10.7.3 无序多分类Logistic回归 273
10.7.4 有序多分类Logistic回归 277
10.8 Poisson回归 279
第11章 可靠性生存分析 283
11.1 试验方案 283
11.1.1 验证试验方案 283
11.1.2 估计试验方案 285
11.1.3 加速寿命试验方案 287
11.2 分布分析 290
11.2.1 分布ID图 290
11.2.2 分布概要图 293
11.2.3 参数分布分析 295
11.2.4 非参数分布分析 299
11.3 保证分析 302
11.3.1 过程前保证数据 302
11.3.2 保证预测分析 303
11.4 可修复系统分析 305
11.5 加速寿命试验 310
11.6 含寿命数据的回归 314
11.7 概率单位分析 316
第12章 多变量分析 321
12.1 主成分分析 321
12.2 因子分析 325
12.3 项目分析 329
12.4 聚类分析 332
12.4.1 Q型聚类 332
12.4.2 R型聚类 337
12.4.3 K均值聚类 339
12.5 判别分析 340
12.6 简单对应分析 343
12.7 多重对应分析 352
第13章 时间序列分析 358
13.1 时间序列相关图形 358
13.1.1 时间序列图 358
13.1.2 区域图 361
13.2 趋势分析 362
13.3 季节分解法 366
13.4 移动平均法 369
13.5 指数平滑法 372
13.5.1 单指数平滑法 372
13.5.2 双指数平滑法 374
13.5.3 Winter指数平滑法 376
13.6 相关分析与ARIMA模型 377
13.6.1 差分 378
13.6.2 滞后 378
13.6.3 自相关函数 379
13.6.4 偏自相关函数 380
13.6.5 互相关函数 382
13.6.6 综合自回归移动平均模型 383
第14章 功效和样本含量计算 388
14.1 功效和样本含量计算简介 388
14.2 参数估计的样本含量计算 390
14.2.1 估计总体均值时的样本含量估计 390
14.2.2 估计总体概率时的样本含量估计 391
14.3 容差区间的样本含量计算 392
14.4 单样本Z检验的功效和样本含量计算 394
14.5 单样本t检验的功效和样本含量计算 396
14.6 独立样本t检验的功效和样本含量计算 396
14.7 配对样本t检验的功效和样本含量计算 397
14.8 单样本率检验的功效和样本含量计算 398
14.9 两独立样本率检验的功效和样本含量计算 400
14.10 单样本Poisson检验的功效和样本含量计算 401
14.11 两独立样本Poisson检验的功效和样本含量计算 402
14.12 单样本方差检验的功效和样本含量计算 403
14.13 独立样本方差检验的功效和样本含量计算 405
14.14 等效检验的功效和样本含量计算 406
14.14.1 单样本等效检验的功效和样本含量计算 406
14.14.2 独立样本等效检验的功效和样本含量计算 407
14.14.3 配对资料等效检验的功效和样本含量计算 409
14.14.4 二阶段交叉设计等效检验的功效和样本含量计算 411
14.15 单因子方差分析的功效和样本含量计算 413
第15章 控制图 415
15.1 子组变量控制图 415
15.1.1 均值-极差控制图 415
15.1.2 均值-标准差控制图 419
15.1.3 单值-移动极差-极差标准差控制图 421
15.1.4 均值控制图 424
15.1.5 极差控制图 425
15.1.6 标准差控制图 426
15.1.7 区域控制图 427
15.2 单值变量控制图 429
15.2.1 单值-移动极差控制图 429
15.2.2 Z-MR控制图 430
15.2.3 单值控制图 432
15.2.4 移动极差控制图 433
15.3 属性控制图 434
15.3.1 P控制图诊断 435
15.3.2 P控制图 436
15.3.3 Laney P控制图 437
15.3.4 NP控制图 438
15.3.5 U控制图诊断 439
15.3.6 U控制图 440
15.3.7 Laney U控制图 441
15.3.8 C控制图 443
15.4 时间加权控制图 444
15.4.1 移动平均控制图 444
15.4.2 指数加权移动平均控制图 447
15.4.3 累积和控制图 448
15.5 多变量控制图 451
15.5.1 T2控制图 451
15.5.2 广义方差控制图 452
15.5.3 T2-广义方差控制图 453
15.5.4 多变量EWMA控制图 454
15.6 稀有事件控制图 455
15.6.1 G控制图 455
15.6.2 T控制图 457
15.7 Box-Cox变换 459