正规代理_minitab序列号

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运行序列 (C2) 指示收集数据的顺序。如果您不随机化设计，则标准序和运行序列是相同的。
在此示例中，由于您没有添加中心点，或将运行置入区组中，Minitab 会将 C3 和 C4 中的所有值设置为 1。您输入的因子将存储在 C5（订单系统）和 C6（包裹）列中。
注意
您可以使用统计 > DOE > 显示设计来在随机显示和标准顺序显示之间以及编码显示和未编码显示之间来回切换。要更改因子设置或名称，请使用 统计 > DOE > 修改设计。如果只需要更改因子名称，可以直接在工作表中输入这些名称。
将数据输入到工作表
执行试验并收集数据后，可将数据输入工作表中。
您测量的特征称为响应。在此示例中，您测量了准备出货订单所需的小时数。您可从此试验中获得以下数据：
14.72 9.62 13.81 7.97 12.52 13.78 14.64 9.41 13.89 13.89 12.57 14.06
1. 在此工作表中，单击 C7 的列名称单元格，然后输入小时数。
2. 在小时数列中，输入如下所示的数据。
您可以在任何列中输入数据，但包含设计信息的列除外。您也可以为试验输入多个响应，每列一个响应。
注意
要打印数据收集表单，请在工作表中单击并选择文件 > 打印工作表。验证是否选择了打印网格线。在试验期间，请使用此表单记录测量结果。
分析设计
在创建设计和输入响应数据之后，您可以根据这些数据拟合模型，并生成图形来评估效应。使用拟合模型和图形中的结果可以确定哪些因子对于减少准备出货订单所需的小时数至关重要。
拟合模型
由于此工作表包含因子设计，因此，Minitab 启用了DOE > 因子菜单命令、分析因子设计和因子图。在此示例中，您首先拟合了此模型。
1. 选择统计 > DOE > 因子 > 分析因子设计。
2. 在响应中，输入小时数。
3.单击项。验证 A:订单系统、B:包装和 AB 在所选项框内。 
在您分析设计时，总是使用项子对话框选择要包含在此模型中的项。您可以通过使用箭头按钮添加或因子和交互作用。使用这些复选框可将区组和中心点包含在此模型中。
4.单击确定。
5.单击图形。
6.在效应图下，选择Pareto和正态。

打开并检查工作表
您可以随时打开一个新的空白工作表。您还可以打开一个或多个包含数据的文件，如 Microsoft Excel 文件。当您打开文件时，会将该文件的内容复制到当前 Minitab 项目中。您在项目中对工作表所做的更改不会影响原始文件。
三个出货中心的数据存储在工作表出货数据.MTW中。
注意
在某些情况下，需要在开始分析之前准备工作表。有关更多信息，请转到准备工作表。

单击比较。
5.在假设等方差的比较过程下，选中Tukey
6.单击确定。
7.单击图形。 对于许多统计命令，Minitab 都提供了有助于解释结果和评估统计假设有效性的图形。这些图形称为内置图形。
8.在数据图下，选中区间图、单值图和数据箱线图。
9.在差图下，选择四合一。
10.单击每个对话框中的确定。
单因子方差分析: 天数 与 中心
方法
原假设      所有均值都相等
备择假设    并非所有的均值都相等
显著性水平  α = 0.05
未使用的行  17
已针对此分析假定了相等方差。
因子信息
因子  水平数  值
中心       3  中部, 东部, 西部
方差分析
来源  自由度  Adj SS  Adj MS   F 值   P 值
中心       2   114.6  57.317  39.19  0.000
误差     299   437.3   1.462
合计     301   551.9
模型汇总
R-sq（调  R-sq（预
      S    R-sq      整）      测）
1.20933  20.%    20.24%    19.17%
均值
中心    N   均值  标准差   95% 置信区间
中部   99  3.984   1.280  (3.745, 4.223)
东部  101  4.452   1.252  (4.215, 4.689)
西部  102  2.981   1.090  (2.746, 3.217)
合并标准差 = 1.20933
Tukey 配对比较
使用 Tukey 方法和 95% 置信度对信息进行分组
中心    N   均值    分组
东部  101  4.452  A
中部   99  3.984     B
西部  102  2.981        C
不共享字母的均值之间具有显著差异。
解释会话窗口输出
假设检验的决策过程基于 p 值，该值可指示在原假设实际上为真时，错误否定原假设的概率。
• 如果p 值小于或等于预先确定的显著性水平（用 α 或 alpha 表示），则否定原假设，转而支持另一个假设。
• 如果 p 值大于 α 水平，则不能否定原假设，也不能声明支持备择假设。
在 α 等于 0.05 时，方差分析表中的 p 值 (0.00) 可提供足够的证据用于判断至少两个出货中心的平均交货时间显著不同。
Tukey 检验的结果包含在分组信息表中，其中列出了显著性和非显著性比。由于每个出货中心在不同的组中，所有出货中心的平均交货时间相互之间也显著不同。

示例
某家在网上销售图书的公司具有三个区域出货中心。每个出货中心都是用不同的计算机系 来输入和处理订单。该公司想要确定的计算机系统，并在每个出货中心使用该计算机系统。
在整个 Minitab 18 入门 中，您学习了使用 Minitab 来分析来自出货中心的数据。您可以创建图形并执行统计分析来确定具有计算机系统的出货中心。然后集中分析来自此出货中心的数据。首先，您将创建控制图，以检验该出货中心的过程是否受控制。然后，执行能力分析，以检验过程是否在规格限制内运行。后，您执行设计的试验以确定改进这些过程的方法。
您也学习了有关会话命令以及如何生成报表、准备工作表和自定义 Minitab。
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