minitab批量导出正态分布图
minitab如何将2张正态分布合成到一张图上？
minitab如何将2张正态分布合成到一张图上？
如果两个图形组合在一起，可以通过编辑器下的布局工具来实现。如果两个正态分布显示在一个图形上，你可以使用不同的图形概率分布图的参数。
minitab公差分析怎么做？
首先判断你的输入输出的数据类型是连续的还是离散的；连续数据是否正常；两个样本方差是否齐等等。根据这个结果选择合适的假设检验，然后在统计gt基础统计或统计gt方差分析或统计gt非参数或统计gt表中运行相应的假设检验。
α等于0.005对应的正态分布的值？
Minitab中正态分布的p值大于0.05。但这只取决于你的风险承受能力。如果你只能承受0.005，那么大于0.005就可以认为是正常的。这里的前提是认为这个分布是正态分布。当大于0.05(或0.0005)时，只是没有足够的证据证明不是正态分布，所以认为是正态分布。
一个小技巧，正态性检验中P越大越好(数据为正的可能性越大)，其他越小越好(因素的显著性越大)。一般minitab帮助可以得到标准。
6sigma为何需要正态分布和方差齐性的检验？
为什么需要检验正态分布和方差的齐性？
很多时候，我们需要利用单个样本获得的样本信息，通过统计推断来估计总体的参数信息，这是一种非常有用的统计方法。但是，在进行相关推断之前，我们需要验证一些假设。如果不能满足任何一个假设，得出的统计结论就是无效的。通常，数据分析假设为随机数据、独立、正态分布、等方差、稳定。当然，测量系统的精度和准确度也要满足测量要求。什么是正态分布假设？在进行统计分析之前，需要识别数据的分布情况，否则错误的统计检验会带来一定的风险。许多统计方法在实施前服从正态分布，如单/双样本T检验、过程能力分析、I-MR和方差分析等。如果数据不符合正态分布，我们需要使用非参数方法，用中位数代替均值来检验，或者我们可以使用BOX-COX变换或Johnson变换将数据转换成正态分布。但是我们要知道，虽然很多统计工具都假设数据满足正态分布，但实际上当样本量大于15或20时，就不需要正态分布了。但如果样本量小于15，数据不满足正态分布，则P值数据是错误的，相关统计结论需要特别注意。在Minitab中，有很多方法可以判断数据的分布是否满足正态性。让 让我们来看看两种常用的方法:正常测试和图形化总结。Minitab的正常测试将生成一个概率图，并执行单个样本。此假设测试确定数据的分布是否来自符合正态分布的分布总体。原假设是数据满足正态分布，备择假设不满足选择统计-基础统计-正态检验。让 让我们先来看看数据的正态检验。
图中的数据点应该在直线附近，如果有些数据点远离尾部的直线也是可以接受的，但前提是在置信区间内。
图中的数据点应该靠近你和分布直线，并通过 "粗糙笔测试和。用a "粗糙的笔 "。如果铅笔能覆盖所有的数据点，则数据满足正态分布。
与之相关的安德森-达林检验统计量应该很小。
p值应大于所选的α风险(通常为0.05或0.1)。
Anderson-Darling统计量用于衡量数据点与拟合直线的距离，即每个数据点到直线距离的平方和。对于给定的一组数据分布，分布拟合得越好，值就越小。Minitab描述性统计输出通过图形汇总直观地显示数据分布并计算Anderson-Darling值和P值，图形汇总输出四种图形:带正态拟合线的直方图、箱线图、均值和中位数的95%置信区间图。接下来分析图形汇总中的正态检验:数据以直方图显示，图形的分布线形(对称或偏态)，数据在图形中如何延伸，是否有与之相关的异常数据，Anderson-Darling统计值要小，P值要大于所选的Alpha风险(一般为0.05或0.1)。对于某些过程，比如时间和循环周期的数据永远不会满足正态分布，不满足正态分布的数据适用于某些统计方法，但需要明确的是数据需要满足某些特殊的需要。什么是等方差假设？一般来说，方差是指数据分布的离散程度。在统计分析中，比如方差分析(ANOVA)，嘉定不同的样本数据虽然来自不同的样本总体，但应该具有相同的方差。方差齐性是指不同样本的方差大致相同。如果方差异质性会影响第一类风险，导致错误的结论，如果两个或两个以上的样本均值进行比较，如双样本T检验和方差分析，如果方差差异显著，就会被掩盖。
Minitab提供了几种执行等方差检验的方法。你可以参考Minitab 这有助于根据不同的数据类型决定选择哪种方法。当然，你也可以使用Minitab 的帮助来验证这个假设(提示:使用帮助时，单击 "更多 "获取采样技巧，并在计算输出结果时获取关于Minitab的重要信息。)执行分析后，检查诊断报告中的异常数据或不满意之处。足够的数据(提示:在进行双样本t检验和方差分析时，帮助菜单使用了更保守的方法，并且使用的计算方法不是基于等方差的假设)。你会在数据收集和分析上花费大量的时间和精力。当你把所有的工作投入分析时，你必须期望得到正确的结论。如果一些必要的分析偏离了这些假设，您需要更详细地检查它。你希望对观察样本之间是否存在差异更有信心，这仅仅取决于随机性，即使抽样总体存在差异。我们在数据收集和数据分析中通常容易本末倒置，但是花一些时间去了解哪些数据符合前面的假设是明智的，这样才能保证分析的准确性。