在过去的 40 多年里，Minitab 已帮（bāng）助很多组织实现了成本控制（zhì）以及质（zhì）量、客（kè）户满意度和成效的提升。全球数千家企业和机构使用 Minitab® Statistical Software、Minitab Engage™ 和 Quality Trainer® 来发现其流程中的缺陷并加以改（gǎi）进。在 2017 年，Minitab 收购 Salford Systems，这家领先的高级分析提供商（shāng）提供了一（yī）套（tào）功能强大的数据挖掘、预测分析和（hé）建模功能。
借（jiè）助 Minitab 发挥数据的（de）价值。
掌（zhǎng）握统计的强大力（lì）量。
数据无处不（bú）在，而您能（néng）否真正发挥出所拥有数据的价值？Minitab Statistical Software 会审视当前及过往的数据，以找出趋势并预测规（guī）律、发（fā）现变量之间隐藏的关系并创建（jiàn）令人震撼的可视化，从容应对最严（yán）峻（jun4）的挑战和机遇。
让强大的统计、行（háng）业（yè）领（lǐng）先的数据分析以及动态可视化为您所用，探索无限（xiàn）可能。
探索
无论组织的各成员是（shì）否（fǒu）具备统计（jì）背景知识，Minitab 都能为他们提（tí）供（gòng）全（quán）方位助（zhù）力，助其（qí）预测更好的结果、设计更好的产（chǎn）品并改（gǎi）进过程，从而产生（shēng）更高收（shōu）入、缩减成本。只有 Minitab 能够以独（dú）特的集成式方法来提供软件和服务，让（ràng）组织可以（yǐ）利（lì）用云推（tuī）动业务卓越发展（zhǎn），不受（shòu）地点限（xiàn）制。
关（guān）键的统计检验包括：t 检验、单比（bǐ）率和双比率检验、正态性检验、卡方检（jiǎn）验和（hé）等效性检验。
预测趋（qū）势（shì）
利用我们的高级（jí）分析，访问现代数据分析功能并进一（yī）步探索数（shù）据（jù）。使用革命性的预测分析技（jì）术，轻松（sōng）、熟练地预测业务、比（bǐ）较（jiào）备选（xuǎn）方案以及预测您的业（yè）务（wù）。
使用 Minitab Statistical Software 中的经典（diǎn）方法，与（yǔ）开（kāi）源语言 R 或 Python 集（jí）成，或者使用现在（zài） Minitab 的预测分析模块中提供的机（jī）器学习算法（如分类和回归树 (CART®)、 TreeNet® 和 Random Forests®），进一步增强您的预测能力。
功能列表：
实现成（chéng）果
眼（yǎn）见（jiàn）为实。若要准（zhǔn）确展（zhǎn）示研究结果与成就，可视化必不（bú）可少。图形生（shēng）成器（qì）可快速轻松地确定哪一张（zhāng）图（tú）形能（néng）够详（xiáng）尽显示您的（de）数据，哪一张能够支（zhī）持（chí）您的分析。
将交互式工具与方（fāng）便浏览的图库搭配使用，您无需重新执行分析就能查（chá）看（kàn）并探索多个图（tú）形选项。即便每次使用相同（tóng）的（de）数据，Graph Builder 也能无缝地（dì）更新（xīn）条形图、相关图、热度图等其他内容，以便（biàn）您能够专心选择最能展示见解的可视化图形（xíng）。
协助
- 测量系统（tǒng）分析（xī）
- 能力分（fèn）析
- 图形分析
- 假设检（jiǎn）验
- 回（huí）归
- DOE
- 控制图
医疗保健（jiàn）模块
图形（xíng）
- 图形生（shēng）成（chéng）器*
- 区间散点图、箱线图、气泡图、条形图（tú）、相关图、点图（tú）、热度图（tú）、直（zhí）方图（tú）、矩阵图、平行图、散点图（tú）、时间序列（liè）图等
- 等值线图和（hé）旋转 3D 图（tú）
- 概率图和概率分布图
- 数据更改时自动更新图形
- 对图形使用（yòng）笔刷以研究关注点
- 导（dǎo）出：TIF、JPEG、PNG、BMP、GIF、EMF
基本统计量
- 描述（shù）性统计（jì）量
- 单样（yàng）本 Z 检验、单样本 t 检验（yàn）、双样（yàng）本 t 检（jiǎn）验、配对（duì） t 检验
- 单（dān）比率检验和双比率检验
- 单样本 Poisson 率检验和双样本 Poisson 率检验
- 单方差检验和双方（fāng）差检验
- 相关（guān）和协方差
- 正态性检验
- 异常值检（jiǎn）验
- Poisson 拟（nǐ）合（hé）优度检（jiǎn）验
回（huí）归（guī）
- Cox 回归*
- 线性回归
- 非线性（xìng）回归（guī）
- 二元（yuán）、顺序和名义 Logistic 回归
- 稳（wěn）定性研究
- 偏最小二乘
- 正交（jiāo）回归
- Poisson 回（huí）归
- 图：残差、因子、等值线、曲面等（děng）。
- 逐步（bù）：p 值、AICc 和 BIC 选择标（biāo）准（zhǔn）
- 最佳子集
- 响（xiǎng）应预测和优化
- 模（mó）型验证
方差（chà）分析（xī）
- 方差（chà）分析（xī）
- 一般线（xiàn）性模型
- 混合（hé）模型（xíng）
- 多（duō）变量方差分析
- 多重比较
- 响应（yīng）预（yù）测和优化
- 等方差检验（yàn）
- 图：残差、因（yīn）子、等（děng）值线、曲面等。
- 均值分析
测（cè）量（liàng）系统分析
- 数据收集工（gōng）作表
- 量具 R&R 交叉（chā）
- 量具 R&R 嵌（qiàn）套
- 扩（kuò）展的量（liàng）具重复性与重现性
- 量具运行（háng）图
- 量具（jù）线性和偏倚
- 类型 1 量具研究
- 属性量具研究
- 属性一致性分析
质量工具
- 运行图
- Pareto 图
- 因（yīn）果（guǒ）图
- 变（biàn）量控（kòng）制图：XBar、R、S、XBar-R、XBar-S、I、MR、I-MR、I-MR-R/S、区（qū）域、Z-MR
- 属性控制图：P、NP、C、U、Laney P’ 和（hé） U’
- 时间加权控制图：MA、EWMA、CUSUM
- 多变量（liàng）控（kòng）制图：T 方广义方（fāng）差（chà）控制（zhì）图、MEWMA
- 稀有事件控（kòng）制图：G 和 T
- 历史/过程（chéng）偏（piān）移控制图
- Box-Cox 和 Johnson 转换
- 个体分布标（biāo）识（shí）
- 过程能力：正态、非正态、属性、批处（chù）理
- Process Capability Sixpack™
- 公差区（qū）间
- 抽样验收和 OC 曲（qǔ）线
- 多变异图（tú）
- 变异性（xìng）控制图
试验设计
- 定义筛选设（shè）计
- Plackett-Burman 设计
- 二水平因子（zǐ）设计
- 裂（liè）区设（shè）计
- 一般（bān）因子设计
- 响（xiǎng）应曲面设计
- 混（hún）料设计
- D 最（zuì）优设计和基于距离（lí）的设计（jì）
- 田（tián）口设计（jì）
- 用户（hù）指定（dìng）的设计
- 分析二元响应（yīng）
- 分析（xī）因子设计（jì）的（de）变异性（xìng）
- 修补试验
- 效应图：正态、半（bàn）正态（tài）、Pareto
- 响应预测和（hé）优化
- 图（tú）：残差、主效应、交互（hù）作用、立（lì）方、等（děng）值线、曲面、线框（kuàng）
可靠性（xìng）/生存
- 参数分布分析和非（fēi）参（cān）数分布（bù）分析
- 拟合优度测量
- 确切失效数（shù）据、右删失数据、左删失（shī）数据和区间（jiān）删失数据
- 加速寿命（mìng）检验（yàn）
- 寿命数据回归（guī）
- 检验计划
- 阈值参数（shù）分布（bù）
- 可修复系统
- 多（duō）种失效模式
- 概率单（dān）位（wèi）分析
- Weibayes 分析
- 图：分（fèn）布、概（gài）率、故障、生存
- 保证分析
功效和（hé）样本数量
- 用于估（gū）计（jì）的样本数量
- 公（gōng）差区间的样本数（shù）量
- 单样本（běn） Z、单样本 t 和双样本 t
- 配对 t
- 单比率和双比率（lǜ）
- 单样本 Poisson 率和（hé）双样本 Poisson 率
- 单方（fāng）差（chà）和双方差（chà）
- 等价（jià）检验
- 单因子（zǐ）方（fāng）差分析
- 二水（shuǐ）平、Plackett-Burman 和一般（bān）全因子（zǐ）设（shè）计（jì）
- 功效（xiào）曲线
预测分析
- 自动化机器学习*
- CART® 分类
- CART® 回归
- Random Forests® 分类
- Random Forests® 回归
- TreeNet® 分类
- TreeNet® 回归
多变量（liàng）
- 主成分分析
- 因子分析（xī）
- 判别分（fèn）析
- 聚类分析
- 对应分析
- 项目分析和 Cronbach alpha
时间序（xù）列和预测
- 时间序列图
- 趋势分（fèn）析
- 分解
- 移动平均
- 指数平（píng）滑
- Winters 法（fǎ）
- 自相关函数、偏自相关函数和互相关函数
- 综合自回（huí）归移动平均 (ARIMA)
非参数（shù）
- 符号（hào）检验
- Wilcoxon 检（jiǎn）验（yàn）
- Mann-Whitney 检验
- Kruskal-Wallis 检验
- Mood 中位数检验
- Friedman 检验
- 游程检验
等价检（jiǎn）验
- 单样本（běn）和双样本、配对
- 2x2 交叉设计
表
- 卡方（fāng）检验、Fisher 精确检验和其他（tā）检验
- 卡方拟合优度检验（yàn）
- 计数和交叉分组表
模拟和（hé）分布
- 随机数（shù）生成元
- 概（gài）率密度（dù）、累积分（fèn）布和（hé）逆累（lèi）积分布函数
- 随机抽样
- 自引导和随机化（huà）检（jiǎn）验
宏和自定义
- 可自定义的菜单和工具栏
- 大量首（shǒu）选项和用户配置文件（jiàn）
- 功（gōng）能强大的脚本功（gōng）能
- Python 集（jí）成
- R 集成