Minitab图形分析工具PPT推荐.ppt
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收集一组数据，检测剩余电压与放电等待时间的关系。
操作步骤：
1打开工作表“电池数.MTW”。
2选择图形散点图。
3选择简单，然后单击确定。
4在Y变量下，输入放电恢复。
在X变量下，输入放电后电压。
散点散点图简单图形窗口输出图形窗口输出解释结果：
解释结果：
正如所料，放电后电池中的电压越低，放电恢复时间往往就越长。
通过图中的参考线我们看到，许多放电恢复时间都大于5.25秒。
如何添加参考线如何添加参考线散点散点图包含回包含回归解释结果解释结果正如所料，放电后电压越低，需要的放电恢复时间就越长。
回归线说明，尽管明显存在许多变异，但一般而言，当电压低于1.23伏时恢复时间均高于5.25秒。
收集一组数据，来自两种不同配方的电池，检测剩余电压与放电等待时间的关系。
3选择含组，然后单击确定。
5在用于分组的类别变量（0-3）中，输入公式表示。
图形窗口输出图形窗口输出解释结果解释结果在所测试的电压范围内，新配方电池的放电恢复时间通常要短一些。
通过图中的参考线我们看到，新配方电池观测到的大多数恢复时间均低于5.25秒。
解释结果解释结果Minitab为每个组分别计算回归方程，并在图形中绘制相应的回归线。
这些回归线说明，在测试的电压范围内，老配方的恢复时间通常要比通过新配方实现的恢复时间要长。
就老配方而言，电压低于1.38伏时，恢复时间就会超过5.25秒。
相比之下，对于新配方，电压为1.03伏时其恢复时间仍然低于5.25秒。
2.2.直方图直方图l定义用于检查样本数据的形状和分布情况。
l用途直方图将样本值划分为许多称为区间的间隔。
条形表示落于每个区间内的观测值的数量（频率）。
l操作图形直方图常用常用类型型例题：
您为一家洗发精制造商工作，您需要确保瓶盖的紧固程度适当。
如果瓶盖扣得过松，则有可能在装运过程中脱落。
如果扣得过紧，消费者可能很难打开。
问题：
您随机抽取一些瓶子样本，并检测打开瓶盖所需的扭矩。
创建一个包含拟合正态分布的直方图来评估样本数据是否呈正态分布。
直方图直方图含拟合含拟合操作步骤：
1打开工作表“罩.MTW”。
2选择图形直方图。
3选择包含拟合，然后单击确定。
4在图形变量中，输入扭矩。
图形窗口输出图形窗口输出解释结果解释结果样本的扭矩平均值为21.26，略高于目标值18。
只有一个瓶盖过松，扭矩小于11。
但是，分布呈正向偏斜，并且有多个瓶盖拧得过紧。
许多瓶盖需要大于24的扭矩才能打开，5个瓶盖的扭矩大于33，这几乎是目标值的两倍。
因为样本数据呈正向偏斜，所以正态分布的拟合并不理想。
3.3.点图点图定义定义用于通过沿数字行标绘值来评估和比较分布情况。
点图特别适合用于比较分布情况。
对前面的例子，用点图进行分析。
一一个个Y简单图形窗口输出图形窗口输出大多数瓶盖紧固时的扭矩在14到24之间。
只有1个瓶盖很松，扭矩小于11。
但是，分布呈正向偏斜，有些瓶盖拧得过紧。
一一个个Y含含组您在一家汽车工厂工作，目前正面临所用凸轮轴长度的变异性问题。
您想了解由两家供应商提供的凸轮轴的质量是否相当，因此从每家随机抽取100件凸轮轴测量其长度。
创建一个含组的点图来比较两家供应商的样本。
来自两家供应商的凸轮轴的平均长度彼此接近。
但是，供应商B提供的凸轮轴的长度呈现出更大的变异性。
您可以对供应商B的工艺流程进行更细致的调查。
图形窗口输出图形窗口输出4.4.箱线图箱线图例题：
您想要检验地毯产品的总体耐用性。
地毯产品的样本放在四所住宅内，然后测量60天后的耐用性。
创建一个箱线图来检验耐用性得分的分布情况。
解释结果耐用性得分的中位数为12.95。
四分位数间距为10.575到17.24。
没有出现异常值。
间距为7.03到22.5。
中位数上方较长的上部须线和较大的方框表明数据略呈正偏斜分布-分布的右尾长于左尾。
要查看Q1、中位数、Q3、四分位数间距、须线和N的精确信息，请将光标悬停在箱线图的任意部分。
您想要评估四款试验性地毯产品的耐用性。
创建带有中位数标签和颜色框的箱线图来检验每款地毯产品的耐用性分布。
含含组实例例解释结果地毯4的耐用性中位数最高（19.75）。
但是，该产品同时也呈现出最大的变异性，四分位数间距为9.855。
此外，该分布呈负向偏斜，其中至少一个耐用性测量值为10左右。
地毯1和3具有相近的耐用性中位数（分别为13.52和12.895）。
地毯3还呈现出最小的变异性，四分位数间距仅为2.8925。
地毯2的耐用性中位数仅为8.625。
该分布与地毯1的分布呈正向偏斜，四分位数间距约为5-6。
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