Minitab是一款易上手的可视化数据分析软件,该软件拥有一套全面强大的统计方法分析数据,包括基础统计、回归和ANOVA、质量工具、因子设计、控制图、可靠性和生存等功能,可以为用户分析数据、提供可视化分析和预测分析等等。用户使用这款软件后能有效提高工作效率,解决工作中的问题!

Minitab20软件特色
1、缝的数据准备
仅需单击导入,即可自动完成数据准备。直观的菜单选项可用于排序、堆叠、转置数据并对其进行重新编码。
2、轻松展示演示文稿
将图形和输出结果直接导出到 Microsoft Word 或 PowerPoint,从而轻松创建演示文稿并共享结果。3
3、现和探索
查看当前和过去的数据以找出趋势和模式。揭开变量之间的隐藏关系。使用 Minitab 数据分析软件来识别能够回答最具挑战性的问题的重要因素。
4、描述性统计和推理性统计
即便是非统计专家也能轻松使用的统计。轻松确定分布、关联、异常值或缺失值。
关键的统计检验包括:配对 t 检验、单比率和双比率检验、正态性检验、卡方检验和非参数检验。
5、预测式分析
可深入数据内部的高级分析和机器学习技术。
用于 Logistic 回归、因子分析、变量聚类的工具。
6、可视化
展示您的发现的图形输出;散点图、气泡图、箱线图、点图、直方图、图表、时间序列图等。
在数据发生改变时对图形进行无缝更新。使用更新的笔刷功能放大图形的所需部分,更详细地研究关注点。
7、Minitab 的“协助”
Minitab 的“协助”是内置的交互式功能,可指导您完成整个分析,甚至还可以帮助您解释和显示结果。
8、Quality Trainer
Quality Trainer 电子学习课程(单独出售)包括动画课程、小测验和动手实践练习,可帮助您轻松学习使用 Minitab Statistical Software 的统计知识。
Minitab20软件功能
1、用户界面的改善
会话窗口不仅界面更加友好,而且功能上也有几点提升,包括:
指定小数点位数
通过链接轻松访问图形
缩放功能
2、工作表排序
使用新增的选项轻松管理Project Manager中的数据,按标题或按时间顺序对工作表进行排序。
3、明确的筛选设计
使用这种新型的筛选设计识别哪些因子影响您的响应变量,这种设计可以作为当主效应和二阶交互作用发生混淆时的部分因子设计的备选方案
4、更多公差区间的分布选择
使用各种不同的分布计算非正态数据的统计公差区间,包括Weibull、对数正态、指数等
5、因子为固定和随机的
探索变量之间的关系,运行多重比较并计算混合效应的预测值
6、DOE 效应图
借助效应图为一般因子设计和响应曲面设计可视化识别显著的因子和交互作用项
7、Gage R&R
在相关计算中合并用户指定过程标准差(历史值)
8、响应优化器
使用响应优化器查找最佳参数取值时包含因子的和协变量
9、命令行窗格
使用面板分段技术将命令窗口从会话输出窗分开,以便通过提交命令扩展Minitab功能
10、Word和EXCEL的改进
将会话窗口的输出以表格形式导入Word和EXCEL,对输出结果的形式轻松实现客户化
安装教程
1、在本页下载minitab20,得到压缩包“minitab20v20.3.0.0_downcc.com.zip”并解压得到一个文件夹,进入文件夹“Minitab_20.3.0.0_Crack”,双击“Setup x64.exe”开始安装
2、默认就是中文版安装,直接点击“下一步”

3、这里说明已经进入安装步骤了,点击“下一步”

4、勾选“我接受许可证协议中的条款并同意隐私政策(A)”后,点击“下一步”

5、选择“开始30天免费试用(S)”,再点击“下一步”

6、按照下图修改路径,可以直接在方框中修改,只要不装在“c盘”就可以了。设置完成之后点击“下一步”

7、设置没有问题就点击“安装”

8、等待进度条读取完毕

9、点击“完成”,之后会提示你重启电脑,先不重启也不要进入软件。

10、到解压出的文件夹“Minitab_20.3.0.0_Crack”中找到“破解文件”中的“Authentication.dll”和“Mtb.exe”,将其复制到minitab20的安装目录下,并替换。


11、之后进入软件就可以正常使用了,并且已经得到许可

更新日志
一、界面改变
以自身所需的灵活性管理并组织您的项目。通过新的导航器功能,
您可以按工作表对结果/分析进行分组并按字母排序或按顺序运行。
借助新的拆分视图功能,您可以轻松并排比较多个分析。
合并多个窗口
图形随数据更新
快速发送结果
工作表窗口的优化
快速查看工作表信息
导航器优化
命令行与历史记录优化
二、全新统计功能
用于 DOE(试验设计)的全新统计功能、逐步回归和
正态能力增强功能可加快深度数据分析。
五个“重新采样”命令
分析二值响应
加入矩阵图和置信区间
拟合回归模型加入Pareto图评估预测变量对响应影响是否显著
使用AICc或BIC 统计量选择模型
正态能力分析增强
改进的笔刷功能
更快的分析海量数据
全新统计功能
更快地执行 Minit


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