在R中打开Minitab文件通常涉及将Minitab数据文件(通常是.mtb或.xls格式)转换为R可以处理的格式,如CSV或直接读取的格式。以下是一些步骤和方法来实现这一点: 基础概念 Minitab是一个统计软件包,用于数据分析、统计教育和六西格玛质量管理。R是一个开源的统计编程语言和环境,广泛用于统计计算和图形表示。
从Minitab 工作表中检索要在 R 中使用的常量。 constant_name: character 指定要检索的常量。您可以指定常量编号(例如,“K1”)或常量名称(例如,“我的常量”)。 返回值 返回的常量可以是字符、整数或数字值。 示例 library(mtbr) constant1 <- mtb_get_constant("K1") constant2 <- mtb_get_constan...
首先,她将数据加载到 Minitab 中。她所在的公司使用Minitab Connect自动从各种数据源收集生产数据,因此她可以轻松地将这些数据加载到 Minitab 中。 将数据加载到 Minitab 中后,她就可以开始分析了!首先,让我们看一下数据。 Susan 的想法是使用 C1 到 C8 列中的数据来了解批次是否合格(“缺陷”列等于 1)。她...
使用Minitab作相关分析路径如下图:'统计‘=>’基本统计量‘=>’相关‘。 这里不列数据,如下图有个例子是从Minitab里的截图。 这里,P值=0.000< 0.05, 拒绝原假设,原假设是“不相关”,所以说,有99.999%的把握说,时间和压力是有相关性的。若P>0.05, 说明不相关。 再看回Pearson相关系数r=0.373, 比较低,说...
使用Minitab进行相关性分析时，会得到P值与r值两个关键指标。在相关分析过程中，路径选择为：'统计‘=>’基本统计量‘=>’相关‘，不过具体数据的输入在这里并未提及。若P值等于0.000小于0.05，则拒绝原假设，表明有99.999%的把握认为“时间和压力”之间存在相关性。反之，若P值大于0.05，则表明...
方法/步骤 1 如下是收集到的一组数据，要对这组数据绘制I-MR-R图以分析过程的稳定性；2 在minitab2015中按路径Stat /Control Charts /Variables Charts for Subgroups /I-MR-R打开参数设置页面；3 如下是打开的I-MR-R/S chart，选择图标类型以及所要分析的数据列 4 在options中设置mean值以及相关的判异准则...
方法/步骤 1 首先收集数据，并且记录好 2 然后打开Minitab，将数据输入到里面去，保证一列 3 然后再菜单栏上点击 统计--控制图--子组的变量控制图--Xbar-R控制图 4 然后弹出的对话框将左边的数据双击到数据栏里，子组大小输入5，然后点 标签，输入 表头，点确定；5 然后点击Xbar-R选项 --检验--将你需要...
使用Minitab作相关分析路径如下图:'统计‘=>’基本统计量‘=>’相关‘。 这里不列数据,如下图有个例子是从Minitab里的截图。 这里,P值=0.000< 0.05, 拒绝原假设,原假设是“不相关”,所以说,有99.999%的把握说,时间和压力是有相关性的。若P>0.05, 说明不相关。
R 控制图 示例 了解关于 Minitab 的更多信息 汽车配件厂的质量工程师监控凸轮轴长度的变异。三台机器制造凸轮轴,每天三个班次生产。工程师对每台机器在每个班次生产的凸轮轴进行测量。 质量工程师创建一个 R 控制图以监视每台机器中的变异。打开样本数据,凸轮轴长度.MTW。选择...
Minitab的输出显示p值均大于0.05,因此我们不能拒绝自相关性不同于0的假设。因此,所选模型是Apple股票价格的合适模型之一。 ARCH / GARCH模型 尽管残差的ACF和PACF没有明显的滞后,但是残差的时间序列图显示出一些波动性。重要的是要记住,ARIMA是一种对数据进行线性建模且预测保持不变的方法,因为该模型无法反映最近的...