Minitab 22绿色免安装版下载 v22.3 电脑版

Minitab 22免安装版本是一款功能强大的数据统计分析软件，软件能够帮助用户提供最简单的数据分析操作，它可以全方面的对用户的数据进行分析以及统计操作，具有算法增强功能，还有文档导入速度更快，并且可以更方便地通过宏命令来自动进行常规分析，让用户更快获得准确结果。

Minitab 22绿色版利用机器学习和基于规则的强大 AI 功能，提供可信且准确的结果，比以往的所有版本都有着更加快速和可靠的数据接口，使企业能够比以往更快、更轻松地解决相关数据问题。

软件特色

1、软件环境

此部分包括有关软件用户界面、打开文件和导入数据、保存和导出数据和输出，以及默认设置等方面的信息。

2、数据和数据处理

此部分包括有关用于处理和格式化数据以促进数据挖掘和简化数据分析的工具的信息。

3、计算器和矩阵

此部分包括有关“计算”菜单上工具的信息。

4、统计量

有关“统计”菜单上所有工具的“帮助”内容可以划分为三个部分：统计量、质量与过程改善，以及建模统计量。统计量部分包括有关基本统计量、表格、非参数、等价检验以及功效和样本数量的信息。

5、图形

此部分包括有关所有软件图形和图形编辑功能的信息。

6、质量与过程改善

此部分包括有关软件质量统计工具的信息，其中包括测量系统分析、控制图、功能分析、抽样验收和其他各种质量工具。

7、建模统计量

此部分包括有关软件建模统计工具的信息，其中包括方差分析、回归、DOE、可靠性、时间序列和多元分析。

软件功能

1、数据分析

支持回归分析、方差分析、时间序列分析等多种高级统计方法。

2、图表绘制

提供丰富的图表类型，包括散点图、柱状图、箱线图等，帮助用户更好地理解数据。

3、质量控制工具

包括控制图、过程能力分析等常见质量管理工具。

4、预测模型

创建并验证预测模型，帮助用户进行未来趋势预测。

5、数据管理

强大的数据导入、清洗与处理功能，支持各种数据格式。

Minitab 22中文版安装激活教程

1、在本站下载并解压，双击运行“Minitab.exe”，进入软件安装向导，选择中文（简体），点击“下一步”。

2、点击下一步。

3、系统缺少数据库软件，直接点击“安装”即可。

4、欢迎开始安装程序，点击“下一步”。

5、查看并勾选【软件订阅协议】，点击“下一步”。

6、勾选【开始免费试用】。

7、选择安装目录。

8、安装装备就绪，点击“安装”。

9、软件安装中。

10、安装完成。

11、将Crack文件夹下的文件复制到安装目录下，选择“替换目标中的文件”。

12、软件激活染成，运行即可免费使用。

Minitab 22使用教程

一、怎么做两组数据的对比

1、选对比方法：打开Minitab，先点击“统计”菜单，里面有“均值检验”和“方差分析”，我们可以根据需要选择。数据符合正态分布的，可以选“2-Sample T”检验，如果不符合就用“Mann-Whitney”非参数检验。

2、放数据：把两组数据分别放进Minitab的两列里，确保每组数据都在单独的列里，这样数据清晰，不容易弄混。

3、设定对比参数：选完对比方法后，Minitab会弹出个设置窗口。在这里，可以设定显著性水平（通常是0.05）和对比的方向，设置完毕后点确定。

4、查看结果：Minitab会自动出结果，包括均值差异和P值。P值小于0.05就表示两组数据有显著差异，这样一来，数据是不是有差别咱们就一目了然了。

二、两组数据正态分布图怎么做

1、选正态分布图工具：在Minitab里，点击“图形”菜单，找到“概率图”里的“正态概率图”。这个工具专门用来看看数据的正态分布情况。

2、选数据列：在设置窗口里，选好需要绘制正态分布图的两组数据列。Minitab会给每一列数据分别画图，方便我们查看。

3、调整图形设置：可以设定颜色和显示参数，比如把两组数据分别用不同颜色，这样看起来更清楚。

4、生成图表：点击“确定”，Minitab会生成正态分布图。观察图中的数据点分布，如果点点大致沿对角线排列，说明数据符合正态分布，要是偏离对角线较远，可能数据就不是正态分布了。

三、怎么做箱线图

1、选择箱线图工具：打开Minitab，点击“图形”菜单，然后选择“箱线图”。在弹出来的菜单中，有“单个Y变量的箱线图”或“多个Y变量的箱线图”，根据你的需求选择合适的类型。

2、选择数据源：在设置窗口里，选好需要绘制箱线图的数据列。如果是多组数据对比，就选多个Y变量的箱线图，这样每组数据都有自己的箱线图，方便对比。

3、自定义样式：在设置页面，可以调整箱线图的颜色、标题、坐标轴标签等。不同数据组用不同颜色，看起来会一目了然。

4、生成箱线图：点击“确定”，Minitab会生成箱线图。通过图中的中位数位置、四分位间距大小以及异常值等，可以快速了解数据的分布情况，看有没有明显的偏态。