在过去（qù）的（de） 40 多年里，Minitab 已帮助很多组织实（shí）现了（le）成本控制以及（jí）质（zhì）量、客户满（mǎn）意（yì）度和成（chéng）效的提升。全（quán）球数千家企业（yè）和机构（gòu）使用 Minitab® Statistical Software、Minitab Engage™ 和 Quality Trainer® 来发（fā）现其流程中（zhōng）的缺陷并加以改进（jìn）。在 2017 年（nián），Minitab 收购 Salford Systems，这家领先的高级分析提（tí）供商提供了一（yī）套功能强大的数据（jù）挖掘、预（yù）测分析（xī）和建模功能。
借助 Minitab 发挥（huī）数据的价值。
掌握（wò）统计的强大力量。
数（shù）据无处不在（zài），而您（nín）能否真正发挥（huī）出（chū）所拥有数据的（de）价值（zhí）？Minitab Statistical Software 会审视当前及过往的数据（jù），以找（zhǎo）出趋势并预测规律（lǜ）、发现（xiàn）变量（liàng）之间隐（yǐn）藏的（de）关系并创建令人震撼的（de）可视化，从容应对最严（yán）峻的挑（tiāo）战和机遇。
让强大的统计、行业领先的数（shù）据分析以及（jí）动（dòng）态可（kě）视化（huà）为您所用，探索无（wú）限可能。
探索
无论组织的各成员是否具备统计背景（jǐng）知识，Minitab 都能为他们提供全方位助力，助（zhù）其预测更好的结（jié）果（guǒ）、设计更好的产品并改进过程，从（cóng）而产生更高（gāo）收入、缩（suō）减成本（běn）。只有 Minitab 能够以独特（tè）的集成式方法来（lái）提（tí）供软件和服务，让组织可以（yǐ）利用云推动业务卓越发（fā）展，不受地点限制。
关键（jiàn）的统计检验包括：t 检验、单比率和双比率检验、正（zhèng）态性检验、卡（kǎ）方检验和（hé）等效性检验。
预测趋势
利用我们（men）的高级分析，访问现代数（shù）据分析功能并进一步探索数据（jù）。使（shǐ）用（yòng）革命性的预测分析技术，轻松、熟练（liàn）地预（yù）测业务、比（bǐ）较备选方（fāng）案以及（jí）预测您（nín）的业（yè）务（wù）。
使用 Minitab Statistical Software 中的经典方法，与开源语（yǔ）言（yán） R 或 Python 集成，或者使（shǐ）用现在 Minitab 的预测分析模（mó）块（kuài）中提供的机器（qì）学习算法（如（rú）分类和回归（guī）树（shù） (CART®)、 TreeNet® 和 Random Forests®），进一步（bù）增强您的预测（cè）能力。
功能列表：
实现（xiàn）成（chéng）果
眼（yǎn）见（jiàn）为实。若要准确展示研究（jiū）结果与成就（jiù），可视化（huà）必不可少。图形生成器（qì）可快速轻松地确（què）定哪一张图形能（néng）够详尽显示您的数据，哪（nǎ）一张能够支持您（nín）的分析。
将交互（hù）式工具与方便浏览的图库搭配使用，您无需重新执行分析就能查看并探索多个图（tú）形（xíng）选项。即便每次使用相同（tóng）的数（shù）据，Graph Builder 也（yě）能无缝地更新条形图、相关图、热度图等（děng）其他内容，以便您能够专心选择最能展示见解的（de）可视化图（tú）形。
协助
- 测量（liàng）系统分（fèn）析（xī）
- 能（néng）力（lì）分析
- 图形（xíng）分析
- 假设检验
- 回归
- DOE
- 控制图
医疗保健模块
图（tú）形（xíng）
- 图形生成器*
- 区间散（sàn）点图（tú）、箱线图（tú）、气泡图、条（tiáo）形图、相关（guān）图、点图（tú）、热度图、直方（fāng）图、矩阵（zhèn）图、平行图、散点图、时（shí）间序列图等
- 等值线图和旋转 3D 图
- 概率图（tú）和（hé）概率分布图
- 数（shù）据更改时（shí）自动更新（xīn）图形
- 对图（tú）形使用（yòng）笔刷以研究关注（zhù）点
- 导出（chū）：TIF、JPEG、PNG、BMP、GIF、EMF
基本统计量
- 描述性统计量
- 单样本 Z 检验、单样本 t 检验、双样本 t 检验、配对 t 检验
- 单（dān）比（bǐ）率检验（yàn）和双比率检验
- 单样本 Poisson 率检验和双样（yàng）本 Poisson 率检（jiǎn）验
- 单方差检验（yàn）和双方差检验
- 相关和（hé）协（xié）方差
- 正态性检验
- 异常值检（jiǎn）验（yàn）
- Poisson 拟合优（yōu）度检验
回归
- Cox 回归*
- 线性回归
- 非线（xiàn）性回归
- 二元、顺序和名义 Logistic 回归
- 稳定性研究
- 偏最小二乘
- 正交回归
- Poisson 回归（guī）
- 图：残差、因子（zǐ）、等（děng）值（zhí）线、曲面等。
- 逐步：p 值、AICc 和（hé） BIC 选（xuǎn）择标准
- 最佳子（zǐ）集
- 响应预测和优化
- 模型验证
方差分析
- 方差分析（xī）
- 一般线性模型
- 混（hún）合（hé）模型
- 多变量方差分（fèn）析
- 多重（chóng）比较
- 响应预（yù）测和优化
- 等方差检验
- 图：残（cán）差（chà）、因子、等值线、曲面等。
- 均值分（fèn）析
测量系（xì）统（tǒng）分析
- 数据收集工作表
- 量具（jù） R&R 交叉
- 量具 R&R 嵌套
- 扩展的（de）量具重复（fù）性与重现性（xìng）
- 量具运行图
- 量（liàng）具线性和偏倚
- 类型 1 量（liàng）具研究（jiū）
- 属（shǔ）性（xìng）量（liàng）具研（yán）究
- 属性一致性分析
质量工具
- 运行图
- Pareto 图
- 因（yīn）果图（tú）
- 变（biàn）量控制图：XBar、R、S、XBar-R、XBar-S、I、MR、I-MR、I-MR-R/S、区域（yù）、Z-MR
- 属性控制图：P、NP、C、U、Laney P’ 和 U’
- 时间加权控制图：MA、EWMA、CUSUM
- 多变（biàn）量控制图：T 方广义方差控制图、MEWMA
- 稀有事件控制图：G 和 T
- 历史/过程偏移控制图
- Box-Cox 和（hé） Johnson 转换
- 个体分布标识
- 过程（chéng）能力（lì）：正态、非正态、属性、批处理（lǐ）
- Process Capability Sixpack™
- 公（gōng）差区（qū）间
- 抽（chōu）样验（yàn）收和 OC 曲线
- 多变异图
- 变异性（xìng）控制图
试验设（shè）计
- 定义筛选设计
- Plackett-Burman 设计
- 二水平因子（zǐ）设计
- 裂区设计
- 一般（bān）因（yīn）子设计（jì）
- 响（xiǎng）应曲面设计
- 混料设计
- D 最优设计和基于距离的设计
- 田口设计（jì）
- 用（yòng）户指定的设计
- 分析二元响应（yīng）
- 分析（xī）因子（zǐ）设计的变（biàn）异性（xìng）
- 修补（bǔ）试验（yàn）
- 效应图：正态、半（bàn）正态、Pareto
- 响（xiǎng）应预测（cè）和优化
- 图：残差、主效应、交互（hù）作用（yòng）、立方（fāng）、等值线、曲面、线框
可靠性/生存
- 参（cān）数分（fèn）布分析和非（fēi）参数分布分析
- 拟合优度（dù）测量
- 确切失效数据、右删失数据、左删失数据和区间（jiān）删失（shī）数据
- 加速寿命（mìng）检验
- 寿命（mìng）数据回归（guī）
- 检验计（jì）划
- 阈值（zhí）参数分布
- 可修复（fù）系统
- 多种失效模式
- 概（gài）率单位分析
- Weibayes 分析（xī）
- 图：分布、概率、故障、生存
- 保证分析
功效和样本（běn）数量（liàng）
- 用于估计的（de）样本（běn）数量
- 公差区间的样（yàng）本数（shù）量
- 单样本 Z、单样本 t 和双样本 t
- 配对 t
- 单（dān）比率和双比率
- 单样本 Poisson 率和双样（yàng）本 Poisson 率（lǜ）
- 单方差（chà）和双方差
- 等价（jià）检验
- 单因子方差分（fèn）析（xī）
- 二水（shuǐ）平、Plackett-Burman 和一般全因子设计（jì）
- 功（gōng）效曲线（xiàn）
预测分析
- 自（zì）动化机器学习*
- CART® 分（fèn）类
- CART® 回归（guī）
- Random Forests® 分类
- Random Forests® 回归
- TreeNet® 分类
- TreeNet® 回（huí）归（guī）
多变量
- 主（zhǔ）成分分析（xī）
- 因子分（fèn）析
- 判（pàn）别分析
- 聚类分析（xī）
- 对应分（fèn）析（xī）
- 项目分析（xī）和 Cronbach alpha
时间序列（liè）和预（yù）测
- 时间序列图
- 趋势分（fèn）析
- 分解
- 移（yí）动平均
- 指（zhǐ）数（shù）平滑
- Winters 法
- 自相关函数（shù）、偏自相关函数和互相关函数
- 综合自回归（guī）移动平均 (ARIMA)
非（fēi）参数
- 符号检（jiǎn）验
- Wilcoxon 检验
- Mann-Whitney 检验
- Kruskal-Wallis 检验（yàn）
- Mood 中位数检（jiǎn）验
- Friedman 检验（yàn）
- 游程检（jiǎn）验
等价检验
- 单样本和双样本、配对（duì）
- 2x2 交叉设计
表
- 卡（kǎ）方检验、Fisher 精确检验（yàn）和（hé）其他（tā）检验
- 卡方拟（nǐ）合优度（dù）检验
- 计（jì）数和交叉（chā）分组表
模拟和分（fèn）布
- 随机数生成元
- 概（gài）率密度、累积分布和逆累积（jī）分布函数（shù）
- 随机（jī）抽样
- 自引（yǐn）导和随（suí）机化检验（yàn）
宏和（hé）自定义（yì）
- 可自定义（yì）的菜单和工具栏
- 大（dà）量首选项和用户配置文件
- 功能强大的脚本功能
- Python 集成
- R 集（jí）成