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MINITAB软件的使用简介MINITAB软件包概述MINITAB数据的输入、输出和编辑MINITAB基本统计命令MINITAB概率计算MINITAB参数区间估计MINITAB假设检验MINITAB方差分析MINITAB线性回归分析单个正态总体方差已知，对均值的检验MINITAB中“Z”→“U”单个正态总体方差未知，对均值的检验两个正态总体均值检验与两均值差的区间估计MINITAB假设检验标准差的检验需要编算式计算有关统计量的值和临界值.MINITAB假设检验举例P137例1的第四个数据“495”改成“498”.P139例2没有提供原始数据，提供了一些中间结果，需编算式求相应的统计量，计算出临界值(两种方法)，比较再得结论.P141例4改错！改错！本题应做单侧检验.操作步骤如下：①输入原始数据,并命名为bb；②选择命令StatBasicStatistics1-Samplet出现如下对话框：(说明以下步骤及需注意问题)MINITAB假设检验举例(续)续P141例4改错！在每个对话框填好相应的选项后，点击OK即可.运行结果要相应地改动.MINITAB假设检验举例(续)P146～P147例8两正态总体方差相等，对均值的检验.①输入原始数据两种方法：方法1两总体下的数据输在同一列，另用一列指明各数据分别是哪个总体的.方法2两总体的数据各输在一列.MINITAB假设检验举例(续)②选择命令StatBasicStatistics2-Samplet出现如下对话框:(说明以下步骤及注意问题)续P146～P147例8MINITAB假设检验举例(续)P149～P150例9未知均值对方差的检验①数据可直接在Worksheet中输入；②编算式算出22;XYSFS③求出F(8,9)的双侧0.1分位数(两方法）.④作结论.说明：MINITAB假设检验举例(续)P149～P150例9未知均值对方差的检验①数据可直接在Worksheet中输入；②编算式算出22;XYSFS③求出F(8,9)的双侧0.1分位数(两方法）.④作结论.说明：改错！倒数第3、2条命令后应分别加“;”、“.”MINITAB假设检验举例(续)P143～P145例6、例7改错！倒数第3、2条命令后应分别加“;”、“.”倒数第2条命令后中的N(C1)-1换成具体的数值9；应是CHISQUAR，不是CHISQUARP150例9倒数第3、2条命令后应分别加“;”、“.”MINITAB假设检验举例(续)P242～P243例4改错！应做单侧检验.类似于P141例4.注意：不选该项，因为方差不等运行结果要相应地改动.MINITAB假设检验举例(续)P243例5(配对试验条件下两总体均值的检验)的简单操作方法：①输入数据,并分别命名为a,b(见教材P244)；②选择StatBasicStatisticsPairedt…③在FisrtSample栏：键入a在SecondSample栏：键入b④点击OK.MINITAB方差分析单因素试验的方差分析或StatANOVAOne-way(Unstacked)(单因素各水平下的试验数据各放一列，而不在同一列时）双因素试验的方差分析•无交互作用双因素试验的方差分析StatANOVATwo-way•有交互作用双因素试验的方差分析StatANOVABalancedANOVAStatANOVAOne-way(单因素各水平下的试验数据放在同一列时）MINITAB方差分析(续)正交试验设计的方差分析ANCOVA命令格式：ANCOVAmodel[;]子命令：COVARIATESFITSRESIDUALSTESTMEAN等等.其中模型(model)的选择格式与(ANOVA)的模型的选择格式类似.详细用法可用help菜单或命令：helpancova查询.P178上～P188下改错：MINITAB方差分析举例P171～P172例3：单因素试验方差分析①输入原始数据，见图；③在出现的对话框中的Responses(inseparatecolumns)栏中，键入A1A2A3;②选择命令StatANOVAOne-way(Unstacked)④点击OK.方法1MINITAB方差分析举例(续)P171～P172例3：①输入原始数据：将各水平下的数据全输在一列，各数据对应的水平数输在另一列，并取名，如e1,e2;③在出现的对话框中的Response栏中，键入数据所在列名e1，Factor栏中键入数据水平数所在列名e2;②选择命令StatANOVAOne-way④点击OK.方法2MINITAB方差分析举例(续)P177～P178例1：无交互作用单因素试验方差分析①输入原始数据：把全部试验数据输在第一列，把各数据所在行因素的水平数对应地输在第二列，所在列因素的水平数对应地输在第三列，并命名，如A1,A2,A3,见图；③在出现的对话框中的Response栏中，键入A1，在RowFactor栏中键入A2,在ColumnFactor栏中键入A3;②选择命令StatANOVATwo-way④点击OK.MINITAB方差分析举例(续)P183～P185例2：有交互作用单因素试验方差分析①输入原始数据：方法同P177～P178例1.③在出现的对话框中的Response栏中，键入a1;在Model栏中键入a2|a3;选择Results.出现对话框：②选择命令StatANOVABalancedANOVA选中“Univariateanalysisofvariance”项，在“Displaymeanscorrespondingtotheterms”栏中键入a2|a3;④在每个对话框中点击OK.MINITAB正交试验设计方差分析举例P191～P195例2.MINITAB操作步骤如下：①输入数据，见下图.MINITAB正交试验设计方差分析举例(续)②切换到命令提示符状态；③输入命令：MTBANCOVAC7=C1C2C1*C2C4C1*C4C6?(MTBANCOVAC7=C1|C2C1|C4C6)或MTBANCOVAC7=C1C2C1*C2C4C1*C4C6；SUBCMEANC1C2C1*C2C4C1*C4C6.“*”与“|”：显示结果：或?MTBANCOVAC7=C1|C2C1|C4C6；SUBCMEANC1|C2C1|C4C6.MINITAB正交试验设计方差分析举例(续)输出结果解析：去掉F1的因子后再作一次方差分析，命令如下：MTBANCOVAC7=C1|C4C2;SUBCMEANC1|C4C2.等价于MTBANCOC7=C1C4C1*C4C2;SUBCMEANC1C4C1*C4C2.也可以不带子命令.显示结果：输出结果解析：MINITAB线性回归分析散点图的画法：从MINITAB菜单中选择命令：GraphPlot如图.输入原始数据后，自变量数据列名因变量数据列名显示数据对的散点图.(此为默认设置)其他选项或设置可据需要完成的功能选用或改变.MINITAB线性回归分析要建立一元或多重线性回归方程，从MINITAB菜单中选择命令：StatRegressionRegression在出现的对话框中填入所需信息即可.一元或多重线性回归方程的建立StatRegressionRegression下有两个画图命令：FittedLinePlot…、ResidualPlots…试用之.可线性化的一元非线性回归通过适当的变换，化为线性回归.(一元时：在Predictors栏中键入一个自变量数据列名；多元时：在Predictors栏中键入多个自变量数据列名)MINITAB线性回归分析举例P207～P208例3.的MINITAB操作步骤如下：①输入原始数据；(方法：)②选择命令：StatRegressionRegression③在Response栏中键入y(因变量数据列名)；如图.⑤点击Options;④在Predictors栏中键入x(自变量数据列名)；⑥在出现的对话框的Predictionintervalsfornewobservations栏中，键入22；⑦在每个对话框中点击OK.MINITAB线性回归分析举例(续)P207～P208例3.的MINITAB操作：上述操作的显示结果包括：①回归方程；②回归系数的统计检验；③方差分析、回归方程的统计检验；④对给定的自变量(22)，因变量Y的预测值、Y的预测值标准差、95%的置信区间C.I、95%的预测区间P.I.结果解析：MINITAB线性回归分析举例(续)可线性化的一元非线性回归举例MINITAB计算器的使用：选择命令：CalcCalculator，出现以下对话框：例如，在Expression栏中键入1/C3，在Storeresultinvariable栏中键入C4，运行结果为：把C3中各数据的倒数计算出来，存放在C4列中.MINITAB线性回归分析举例(续)MINITAB的几个常用函数：自然对数函数：log(自变量)常用对数函数：logT(自变量)以e为底的指数函数：expo(自变量)其他的需要用时可再查.MINITAB线性回归分析举例(续)P210～P211例.可线性化的一元非线性回归的MINITAB操作：①输入原始数据；(把自变量、因变量的值各输在一列，分别命名为t，t1)②选择命令：CalcCalculator；③在Storeresultvariable栏中，键入w1；④在Expression栏中，键入log(t1/1108/(1-t1/1108))；⑤选择命令：StatRegressionRegression；⑥在Response栏中，键入w1；⑦在Predictors栏中，键入t；⑧点击OK.结果解析：变量回代：P210～P211例.的MINITAB操作(续)：注意：以上得到的是1108ln11108与t之间的线性回归方程不是要求的与t的回归方程.还必须进行变量回代！由lnA=5.65得，A=e5.65=284.291利用CalcCalculator计算=0.0950变量回代：所以所求回归方程为0.09501108ˆ1284.291te