在过（guò）去的 40 多年（nián）里，Minitab 已帮助很多组织实现了成本（běn）控制以及质量（liàng）、客（kè）户满意度和（hé）成效的提升。全球（qiú）数千家企业和机构（gòu）使用 Minitab® Statistical Software、Minitab Engage™ 和 Quality Trainer® 来发现其（qí）流程中的缺陷并加以（yǐ）改进。在 2017 年（nián），Minitab 收购 Salford Systems，这家领先的高级分析（xī）提供商提供了一套功能强（qiáng）大的数据挖掘（jué）、预测分（fèn）析和建模功能。
借助 Minitab 发挥数据的价值。
掌握统计的强大力量。
数据（jù）无处不在，而您能否真正（zhèng）发挥出所拥有数据的价值？Minitab Statistical Software 会审视当前及（jí）过往的数据，以找出趋势并预测（cè）规律、发现变量（liàng）之间隐藏（cáng）的关（guān）系并创建令人（rén）震（zhèn）撼的可视化，从容应对最严峻的挑战和机遇。
让强大的（de）统计、行业领先的（de）数据分析（xī）以及动态可视化为您所（suǒ）用，探索（suǒ）无限可能。
探索（suǒ）
无论组织的各成员是否具备统（tǒng）计背景知识，Minitab 都能为他们（men）提供全方（fāng）位助力（lì），助其预测更好的结果、设计更好（hǎo）的（de）产品并（bìng）改进过程，从而产（chǎn）生更高收入、缩减成本。只有 Minitab 能（néng）够以（yǐ）独特的集成式方法来提供软（ruǎn）件和服务，让组（zǔ）织可以利用（yòng）云推动业（yè）务卓越发（fā）展，不受地点限制。
关键的统计检验包括：t 检验、单比率和双比率检验、正态性（xìng）检验、卡方检验和等效性检验（yàn）。
预测趋（qū）势（shì）
利（lì）用我们（men）的高级分（fèn）析，访问（wèn）现代数据（jù）分析功能（néng）并进一步探索数据。使用革（gé）命性的（de）预（yù）测分析技术，轻（qīng）松（sōng）、熟练（liàn）地预（yù）测业务（wù）、比较备选方（fāng）案以及预测您的业务。
使用（yòng） Minitab Statistical Software 中的经典方法，与开源（yuán）语（yǔ）言（yán） R 或 Python 集成，或（huò）者使用现在 Minitab 的预测分析（xī）模块中提供的机器学（xué）习算法（如分（fèn）类和回归树 (CART®)、 TreeNet® 和 Random Forests®），进一步增强（qiáng）您的预测能力。
功能列表：
实（shí）现成果
眼见为（wéi）实。若要（yào）准确展示（shì）研究结果与成就，可视化（huà）必（bì）不可少。图形生成器可快速轻松地确定（dìng）哪一张图形能够详尽显示您的（de）数据，哪一（yī）张能够支持（chí）您的分析（xī）。
将交互式工具与方便浏览的图库搭配使用，您无（wú）需重新执行分析（xī）就能查看并探索多个（gè）图形选项。即便每（měi）次使用相同的（de）数（shù）据，Graph Builder 也能无缝地更新条形（xíng）图、相关图、热度图等其他内（nèi）容，以便您能够专心选择最能展示（shì）见解（jiě）的可视化图（tú）形。
协助（zhù）
- 测量系（xì）统分（fèn）析
- 能力分析（xī）
- 图形分析（xī）
- 假设检验
- 回归（guī）
- DOE
- 控制图
医疗保健模块
图形
- 图（tú）形生成器*
- 区间散点图、箱线图、气泡图（tú）、条（tiáo）形图、相关图、点图、热度图、直方图、矩（jǔ）阵图、平行图、散点图、时间序列图等（děng）
- 等值线图和旋转 3D 图
- 概（gài）率图和（hé）概率分布（bù）图
- 数据更改时自动更（gèng）新图形
- 对图形（xíng）使用（yòng）笔刷以（yǐ）研（yán）究（jiū）关注点（diǎn）
- 导出：TIF、JPEG、PNG、BMP、GIF、EMF
基本（běn）统计量
- 描述（shù）性（xìng）统计量
- 单样本 Z 检验、单样本 t 检验、双（shuāng）样（yàng）本 t 检验、配（pèi）对 t 检验
- 单比率检验和双（shuāng）比率（lǜ）检验
- 单样（yàng）本 Poisson 率检验（yàn）和双样本 Poisson 率（lǜ）检验
- 单方差检（jiǎn）验和双方差检验
- 相关（guān）和协方差
- 正（zhèng）态性（xìng）检验
- 异常（cháng）值检验
- Poisson 拟合优（yōu）度（dù）检（jiǎn）验
回归
- Cox 回归（guī）*
- 线性回（huí）归
- 非线性（xìng）回（huí）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（guī）
- Poisson 回归
- 图：残差、因子、等（děng）值线、曲面等。
- 逐步（bù）：p 值、AICc 和 BIC 选择标准
- 最佳（jiā）子（zǐ）集
- 响应（yīng）预测和优化
- 模型验证
方差分析
- 方差（chà）分析
- 一般线（xiàn）性（xìng）模型
- 混合模型
- 多变量方差分析
- 多（duō）重比较
- 响（xiǎng）应（yīng）预测和优（yōu）化（huà）
- 等（děng）方差（chà）检验
- 图（tú）：残差、因子、等值线（xiàn）、曲面等。
- 均值分析
测量系（xì）统分析（xī）
- 数据收集工作表
- 量具 R&R 交叉
- 量具（jù） R&R 嵌套
- 扩（kuò）展（zhǎn）的量具（jù）重（chóng）复性与（yǔ）重现（xiàn）性
- 量具运（yùn）行图（tú）
- 量具（jù）线（xiàn）性和偏倚
- 类型 1 量具（jù）研究
- 属性量（liàng）具研究
- 属性一致性分析
质量工具（jù）
- 运行图
- Pareto 图
- 因果图
- 变量控制（zhì）图：XBar、R、S、XBar-R、XBar-S、I、MR、I-MR、I-MR-R/S、区域、Z-MR
- 属性控制图：P、NP、C、U、Laney P’ 和 U’
- 时间加（jiā）权（quán）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（yǒu）事（shì）件（jiàn）控制图：G 和 T
- 历史/过程偏（piān）移控制图
- Box-Cox 和 Johnson 转换
- 个体分布标识
- 过程能力：正态、非（fēi）正态（tài）、属性、批处理
- Process Capability Sixpack™
- 公（gōng）差区间
- 抽样验（yàn）收和 OC 曲线（xiàn）
- 多变异图（tú）
- 变异性（xìng）控制（zhì）图（tú）
试验设计
- 定义筛选（xuǎn）设计
- Plackett-Burman 设计
- 二水平因子设（shè）计（jì）
- 裂区设计
- 一（yī）般因（yīn）子设计
- 响应曲面（miàn）设计
- 混（hún）料（liào）设计
- D 最优设计（jì）和基于（yú）距离的（de）设计（jì）
- 田口设计
- 用（yòng）户指定的设计
- 分（fèn）析二元响应
- 分析因子设计的变异性（xìng）
- 修补试验
- 效应（yīng）图（tú）：正（zhèng）态（tài）、半正态、Pareto
- 响应预测和优化
- 图：残差、主效应、交互作用、立方（fāng）、等值线、曲面（miàn）、线框
可（kě）靠性/生（shēng）存
- 参数（shù）分布分析和非参数分（fèn）布分析
- 拟（nǐ）合优度测量
- 确切失（shī）效（xiào）数据、右（yòu）删（shān）失数据、左删（shān）失（shī）数据和（hé）区间（jiān）删失数据
- 加速寿命检验
- 寿命数据回归
- 检验（yàn）计划
- 阈值（zhí）参数分布
- 可修复系统
- 多种失效模式（shì）
- 概率单位分（fèn）析
- Weibayes 分析
- 图：分布、概率、故障、生存（cún）
- 保证分析
功效和样（yàng）本数（shù）量
- 用于（yú）估（gū）计的样本数量（liàng）
- 公差区间的样本数量
- 单样本 Z、单样本 t 和双样本 t
- 配（pèi）对 t
- 单比率和双比率
- 单样本 Poisson 率和双样本 Poisson 率
- 单方差（chà）和（hé）双（shuāng）方差
- 等价（jià）检验
- 单因子方差分析
- 二水平、Plackett-Burman 和一般全因子（zǐ）设计（jì）
- 功效曲线
预测（cè）分析
- 自动化机（jī）器学习*
- CART® 分类
- CART® 回归
- Random Forests® 分类
- Random Forests® 回归
- TreeNet® 分类（lèi）
- TreeNet® 回（huí）归
多（duō）变量
- 主成分分析
- 因子分析
- 判（pàn）别分析
- 聚类分析
- 对应分析
- 项（xiàng）目分（fèn）析和 Cronbach alpha
时（shí）间序列和预测
- 时间序列（liè）图
- 趋势分（fèn）析
- 分解
- 移（yí）动平均
- 指数平滑
- Winters 法
- 自相关函（hán）数、偏自相关函数和（hé）互相（xiàng）关函（hán）数
- 综合自回归移动平均（jun1） (ARIMA)
非参数（shù）
- 符号检（jiǎn）验
- Wilcoxon 检验
- Mann-Whitney 检验
- Kruskal-Wallis 检验
- Mood 中位数检（jiǎn）验（yàn）
- Friedman 检验
- 游程检（jiǎn）验
等（děng）价检验
- 单样本和（hé）双（shuāng）样本、配对
- 2x2 交叉设计
表
- 卡方检验、Fisher 精确（què）检验和其他检验
- 卡方拟合优度检验
- 计数（shù）和交叉分组表
模拟和分布
- 随机（jī）数生（shēng）成元
- 概率密度、累积分布和逆累积分（fèn）布函数
- 随机（jī）抽（chōu）样
- 自引（yǐn）导和随（suí）机化检验（yàn）
宏和自（zì）定义
- 可自定义的菜单（dān）和工（gōng）具（jù）栏
- 大量首（shǒu）选项和用户配（pèi）置文件
- 功能强大的脚本（běn）功能
- Python 集成（chéng）
- R 集成