Minitab22破解版提供专业的数据分析功能，可以在软件上加载数据资源执行分析，可以对生物数据分析，可以对医学数据分析，可以对化学实验数据统计，可以对数学问题分析，软件可以导入多种数据资源，也可以连接到远程的数据库导入数据执行分析，添加数据完毕就可以在菜单界面找到适合当前数据分析的方案使用，可以选择方差分析功能，支持一般线性模型、混合模型、多变量方差分析、多重比较等方差分析方案，也可以在软件启用回归分析功能，需要就可以下载使用。

软件功能

　　一、时间序列和预测

　　时间序列图

　　趋势分析

　　分解

　　移动平均

　　指数平滑

　　Winters 法

　　自相关函数、偏自相关函数和互相关函数

　　综合自回归移动平均 (ARIMA)

　　Box-Cox 变换*

　　增广迪基–富勒检验*

　　最佳 ARIMA 模型预测*

　　二、功效和样本数量

　　用于估计的样本数量

　　公差区间的样本数量

　　单样本 Z、单样本 t 和双样本 t

　　配对 t

　　单比率和双比率*

　　单样本 Poisson 率和双样本 Poisson 率

　　单方差和双方差

　　等价检验

　　单因子方差分析

　　二水平、Plackett-Burman 和一般全因子设计

　　功效曲线

　　三、预测分析

　　自动化机器学习

　　CART® 分类

　　CART® 回归

　　MARS®

　　Random Forests® 分类

　　Random Forests® 回归

　　TreeNet® 分类

　　TreeNet® 回归

　　四、质量工具

　　运行图

　　Pareto 图

　　因果图

　　变量控制图：XBar、R、S、XBar-R、XBar-S、I、MR、I-MR、I-MR-R/S、区域、Z-MR

　　属性控制图：P、NP、C、U、Laney P’ 和 U’

　　时间加权控制图：MA、EWMA、CUSUM

　　多变量控制图：T 方广义方差控制图、MEWMA

　　稀有事件控制图：G 和 T

　　历史/过程偏移控制图

　　Box-Cox 和 Johnson 转换

　　个体分布标识

　　过程能力：正态、非正态、属性、批处理

　　非参数能力分析*

　　自动化能力分析*

　　Process Capability Sixpack™

　　公差区间

　　抽样验收和 OC 曲线

　　多变异图

　　变异性控制图

　　五、实验设计

　　定义筛选设计 *

　　Plackett-Burman 设计

　　二水平因子设计

　　裂区设计

　　一般因子设计 *

　　响应曲面设计

　　混料设计

　　D 最优设计和基于距离的设计

　　田口设计

　　用户指定的设计

　　分析二元响应

　　分析因子设计的变异性

　　修补试验

　　效应图：正态、半正态、Pareto

　　响应预测和优化

　　图：残差、主效应、交互作用、立方、等值线、曲面、线框

　　六、可靠性/生存

　　参数分布分析和非参数分布分析

　　拟合优度测量

　　确切失效数据、右删失数据、左删失数据和区间删失数据

　　加速寿命检验

　　寿命数据回归

　　检验计划

　　阈值参数分布

　　可修复系统

　　多种失效模式

　　概率单位分析

　　Weibayes 分析

　　图：分布、概率、故障、生存

　　保证分析

软件特色

　　1、非参数能力分析

　　非参数能力是一款稳健的解决方案，其能评估不适合进行分布或变换的过程的能力。

　　2、适用于量具研究的 EMP 方法

　　评估测量过程（EMP 交叉）采用交叉设计以及较佳的 Wheeler EMP 方法，能够评估测量系统中的过程变化。

　　3、经改进的单比例检验

　　对单比例假设检验和置信区间命令进行了多项改进。

　　4、自动化能力分析

　　自动化功能确定正态分布的适当性，并自动提供替代分布拟合或变换。

　　5、交互式表格生成器

　　可以通过图形生成器的拖放界面及实时预览以交互方式了解变量之间的关系并创建有意义的描述性统计列表。

　　6、图形生成器中的交互式帕累托图

　　图形生成器现在包含交互式帕累托图工具，可用于了解特性，例如，需要优先考虑的缺陷或对结果影响最大的特征。

　　7、增强的图形编辑

　　使用新图形编辑功能（包括显示/隐藏主要刻度位置的网格线、添加参考线和 Y 值数据标签）以交互方式自定义结果。

使用方法

　　1、Minitab22安装界面如图所示，点击下一步

　　2、将软件直接安装到电脑，点击下一步

　　3、将补丁内容复制到软件的安装地址替换原始文件

　　4、数据功能，支持列到列、常量到常量、矩阵到矩阵、常量到列、列到常量、矩阵到列、列到矩阵

　　5、重新采样：单样本函数的引导、双样本均值的引导、单样本均值的随机化检验

　　6、基本统计内容：显示描述性统计量、存储描述性统计量、图形化汇总、单样本、单样本t

　　7、图形分析功能，可以将数据生成散点图，可以将数据显示在矩阵图

　　8、帮助界面，可以打开Minitab22的帮助文档查看全部教程

　　9、预测分析模块(P)：自动化机器学习、CART分类、TreeNet®分类、Random Forests分、CART回归

官方教程

　　概率分布、随机数据和重新抽样分析

　　随机数据 的概述

　　可使用随机数据生成数据的随机样本。您可以根据所选择的分布生成随机数据，也可以根据工作表中的数据创建随机样本。

　　可以通过使用设置基数重现相同的一组随机值，以便在每次生成随机数据时，为 Minitab 的随机数生成器设置起点。

　　根据工作表列，创建随机样本 (来自列的样本)

　　根据一列或多列数据，创建随机样本行。可以在替换的情况下取样（多次选择相同的行），也可以在不替换的情况下取样（每行只选择一次）。

　　例如，某位科学家希望随机化某实验中的六个测试对象的顺序。该科学家在工作表中按字母顺序输入对象标识符。然后，取相同行数 (6) 的随机样本（不进行替换）。

　　从已知分布中创建随机数据 (随机数据)

　　从指定的分布创建随机样本。Minitab 提供了许多常见分布（如正态分布、指数分布和 Poisson 分布），以便您指定参数和创建随机数据。

　　例如，要模拟实验的响应，某工程师从一个正态分布（均值为 50，标准差为 2）生成 10 行数据。

　　设置随机数字生成器 (设置基数)

　　如果您需要生成相同的随机值，可以通过输入一个整数来指定随机数生成器的起点。当使用相同的基数时，会得到相同的样本。

　　例如，一位教授生成 50 行随机正态数据以用于课堂练习。教授和学生分别将基数设置为 1 以生成相同的数据，从而得到相同的分析结果。

　　在何处查找这些命令

　　要从指定的分布中生成随机数据，请选择计算 > 随机数据，然后选择相应的分布。

　　要从现有数据列取样本，请选择计算 > 随机数据 > 来自列的样本。

　　要设置随机数字生成器的基数，请选择计算 > 设置基数。

　　计算 > 设置基数在将随机数据生成元的基数设置为中，输入一个整数以指定随机数字生成器的起点。

　　要生成相同的随机数序列，请在每次生成随机数据时设置相同的基数。

　　计算 > 随机数据 > 来自列的样本

　　要从指定的列取随机样本，请完成以下步骤。

　　1.在取样行号中，指定样本数量。

　　2.在来自列中，输入要从中取样的列。 如果您输入多列，Minitab 将从跨这些列的同一行中取样。所有列的长度必须相同。

　　3.在将样本存储在中，指定要在其中存储取样值的列。存储列的数量必须与取样列的数量相等。

　　4.（可选）如果您希望能够多次取样同一个项目，则选中重置取样。 如果不选择此选项，则每行只能在样本中出现一次。

　　选择计算 > 随机数据，选择分布，然后输入参数。

　　Bernoulli

　　在事件概率中，为所需结果发生概率输入一个介于 0 和 1 之间的数字。发生的一次结果称为一个“事件”。 有关更多信息，请转到Bernoulli 分布。

　　当随机过程正好有两个结果（事件或非事件）时，可使用 Bernoulli 分布。独立 Bernoulli 试验序列生成其他一些分布（如二项分布），其建模 n 次试验中的成功次数。例如，此图显示了二项分布中的随机样本（其具有 1 个试验，事件概率为 0.15）。

　　Beta

　　请完成以下步骤来输入Beta 分布的参数。

　　1.在第一形状参数中，为第一个形状参数输入一个大于零的数字。

　　2.在第二形状参数中，为第二个形状参数输入一个大于零的数字。

　　例如，该图显示了一个 Beta 分布，其第一个形状为 3，第二个形状为 2。

　　二项

　　请完成以下步骤来输入二项分布的参数。

　　1.在试验数中，输入样本数量。

　　2.在事件概率中，为所需结果发生概率输入一个介于 0 和 1 之间的数字。发生的一次结果称为一个“事件”。

　　例如，此图显示了一个二项分布，其具有 100 个试验，事件概率为 0.03

　　Cauchy

　　请完成以下步骤来输入Cauchy 分布的参数。

　　1.在位置中，输入一个表示分布峰值的位置的值。

　　2.在尺度中，输入一个表示分布的散布的值。

　　例如，该图显示了一个 Cauchy 分布，其位置为 0，尺度为 1。

　　卡方

　　在自由度中，输入用于定义卡方分布的自由度的数字。

　　例如，此图显示了一个具有 4 个自由度的卡方分布。

　　离散

　　请完成以下步骤来输入离散分布的参数。

　　1.在值在中，输入包含要包括到此分布中的值的列。 通常，这些值是由数字值表示的离散事件或计数。

　　2.在概率在中，输入包含每个值的概率的列。 概率必须介于 0 和 1 之间，并且总和必须为 1。

　　在此工作表中，值包含要包括在此分布中的计数，概率包含每个计数的概率。