minitab怎么减小样本标准差 minitab怎么做？

minitab怎么减小样本标准差

minitab怎么做？

minitab怎么做？

Minitab 环境
包括有关 Minitab 用户界面、自定义界面、使用快捷键以及修改 Minitab 默认值和设置的信息。
数据输入和输出
包括有关 Minitab 文件类型以及导入和导出数据的信息。
处理工作表、列和行中的数据
包括有关用于处理和格式化数据以促进数据挖掘和简化数据分析的工具的信息。
计算、数据生成和矩阵
包括有关“计算”菜单上工具的信息。
概率分布、随机数据和重新抽样分析
包括有关概率分布、随机数据、自举和随机化检验的信息。
统计量
包括有关基本统计量、表、非参数、等价检验以及功效和样本数量的信息。
图形
包括有关所有 Minitab 图形和图形编辑功能的信息。
质量与过程改善
包括有关 Minitab 质量统计工具（其中包括测量系统分析、控制图、功能分析、抽样验收和其他各种质量工具）的信息。
统计模型
包括有关 Minitab 建模统计工具（其中包括方差分析、回归、DOE、可靠性、时间序列和多元分析）的信息

minitab怎么分析数据分布？

打开样本数据，发动机绕组可靠性.MTW。
选择统计 gt 可靠性/生存 gt 分布分析(右删失) gt 参数分布分析。
在变量中，输入80 度100 度。
从假定分布中，选择对数正态。
单击删失。在使用删失列下，输入80 度删失 100 度删失。
在删失值中，键入 0。单击确定。
单击估计。在估计下列百分比的百分位数中，输入 0.1。
在估计这些时间(值)的概率中，输入 70。单击确定。
单击图形。选择生存图。
在每个对话框中单击确定。

二次线性判别分析的基本原理？

二次判别分析不存在各个组具有相同协方差矩阵的假定。与线性判别分析相同，观测值将分类到平方距离最小的组。但是，平方距离不会简化成线性函数，因此称为二次判别分析。
与线性距离不同的是，二次距离不对称。换言之，使用组 j 的均值评估的组 i 的二次判别函数等于使用组 i 的均值评估的组 j 的二次判别函数。因此，平方距离称为广义平方距离。如果样本组协方差矩阵的行列式小于 1，则广义平方距离可以为负值。
Minitab 会使用单个类协方差矩阵计算 Mahalanobis 距离。Minitab 不计算二次判别函数。