在过去的 40 多年里，Minitab 已帮助很多组织实现了成本控（kòng）制以及质量、客户满意度和成效的提升。全球数（shù）千家企业和机构使（shǐ）用 Minitab® Statistical Software、Minitab Engage™ 和 Quality Trainer® 来发现其流程中的缺（quē）陷并加以（yǐ）改进（jìn）。在 2017 年（nián），Minitab 收购（gòu） Salford Systems，这家领先的高级分析提供商提供了（le）一套功能强大（dà）的数据挖掘、预测分析和建（jiàn）模功（gōng）能（néng）。
借（jiè）助 Minitab 发挥数据（jù）的价值。
掌握统计的强大力量。
数（shù）据无处不在，而您（nín）能否真正发挥出所拥有数（shù）据的价值？Minitab Statistical Software 会（huì）审视当前（qián）及过往的数据，以找出趋势并预测规（guī）律、发现变量之间（jiān）隐藏（cáng）的关系并创建令人震（zhèn）撼的可视化，从容应对最严峻（jun4）的挑战（zhàn）和机遇。
让强大（dà）的（de）统计、行业领（lǐng）先的数（shù）据分析以及动态可视化（huà）为（wéi）您所（suǒ）用（yòng），探索无限可能。
探索
无论组织的（de）各（gè）成员是否具备统计（jì）背景知（zhī）识，Minitab 都能为他们提供全方位助力，助其预测更好的（de）结果、设计更好的产品并改进（jìn）过程，从而（ér）产生更高（gāo）收入（rù）、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（wù），让组织可以利（lì）用云推动业务卓（zhuó）越（yuè）发（fā）展，不受地点限制。
关键的统计检（jiǎn）验包括：t 检验、单比率和双比率检验、正态（tài）性（xìng）检验（yàn）、卡方检验和等效（xiào）性检验。
预测趋势
利用（yòng）我们的高级分析，访问现代（dài）数据分析（xī）功能并进一步探索（suǒ）数据。使用革（gé）命性（xìng）的预测分（fèn）析（xī）技术，轻松、熟（shú）练地预（yù）测业务、比较备选方（fāng）案以及（jí）预测（cè）您（nín）的业务。
使用 Minitab Statistical Software 中的经典方法，与开源语（yǔ）言 R 或 Python 集成（chéng），或者使用现在（zài） Minitab 的预测分析模块中提供的机器学习算（suàn）法（fǎ）（如分类（lèi）和回（huí）归树 (CART®)、 TreeNet® 和 Random Forests®），进一步增强您的预测能力。
功（gōng）能列表：
实现成果
眼见为实。若（ruò）要准确展示研究结（jié）果与成就，可视化必不可少。图形（xíng）生成器可快（kuài）速轻松地确定（dìng）哪一张图形能够详尽显示您（nín）的数据，哪一张能够支持您的分析。
将交互式工具与方（fāng）便浏览（lǎn）的图库搭配使用，您无（wú）需重新执行（háng）分析就能查看（kàn）并探索多个（gè）图形选项。即便每次使用（yòng）相同的数据，Graph Builder 也能无缝地更新条形（xíng）图、相关图（tú）、热度图等其他（tā）内容（róng），以便（biàn）您能够专心（xīn）选择最能展（zhǎn）示见解的可视（shì）化（huà）图形。
协助
- 测量系统分（fèn）析
- 能力分析
- 图形分析
- 假（jiǎ）设检验
- 回归（guī）
- DOE
- 控制图
医疗保健（jiàn）模块
图形（xíng）
- 图形（xíng）生成器*
- 区间散点图、箱线图、气泡图（tú）、条（tiáo）形图、相关图、点（diǎn）图、热度（dù）图、直方图、矩阵图、平行（háng）图、散点图、时（shí）间序列图等（děng）
- 等值线图和旋转 3D 图
- 概率（lǜ）图（tú）和概率分布图
- 数据更改时（shí）自动更新（xīn）图形
- 对图形（xíng）使用笔刷（shuā）以研究关注点
- 导出：TIF、JPEG、PNG、BMP、GIF、EMF
基本统计量
- 描述性统计量（liàng）
- 单样（yàng）本 Z 检验、单样本 t 检验、双样本 t 检验、配对 t 检验
- 单比（bǐ）率检验和双比（bǐ）率（lǜ）检验
- 单样（yàng）本 Poisson 率检验和双样本 Poisson 率（lǜ）检验
- 单（dān）方差检验和双（shuāng）方差检验（yàn）
- 相关和协方差
- 正态性检（jiǎn）验
- 异常值检验
- Poisson 拟合优度检验
回归（guī）
- Cox 回归*
- 线性回（huí）归（guī）
- 非线性回归
- 二（èr）元、顺序和（hé）名义 Logistic 回归
- 稳定性研（yán）究
- 偏最小二乘
- 正交回归
- Poisson 回（huí）归
- 图：残差、因子、等值线（xiàn）、曲面等。
- 逐步（bù）：p 值、AICc 和 BIC 选择标准
- 最（zuì）佳子集
- 响应预测和（hé）优化
- 模型验证
方（fāng）差分（fèn）析（xī）
- 方差分析
- 一般线性模型
- 混合模型
- 多变量方差（chà）分析
- 多重比较
- 响应预（yù）测（cè）和优化
- 等方差（chà）检（jiǎn）验
- 图：残差、因子、等值线（xiàn）、曲面等。
- 均值分析
测量系统分（fèn）析（xī）
- 数据收集工作表（biǎo）
- 量具（jù） R&R 交（jiāo）叉
- 量具 R&R 嵌套（tào）
- 扩展的量具重复性与重现性
- 量具运（yùn）行图
- 量具线性和偏倚
- 类型 1 量具研究
- 属（shǔ）性量具研究
- 属性一致性分析
质量工具
- 运（yùn）行图
- Pareto 图
- 因果图（tú）
- 变量控（kòng）制图：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’
- 时间加权控制图（tú）：MA、EWMA、CUSUM
- 多变量控（kòng）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（piān）移控制图
- Box-Cox 和 Johnson 转换（huàn）
- 个体分布标识（shí）
- 过程能力：正态、非正态、属性、批处理
- Process Capability Sixpack™
- 公（gōng）差区间
- 抽（chōu）样验收（shōu）和（hé） OC 曲（qǔ）线
- 多变异图
- 变异（yì）性控制图
试验设（shè）计
- 定义筛（shāi）选设计
- Plackett-Burman 设计
- 二水平因子设（shè）计
- 裂区设（shè）计（jì）
- 一般（bān）因子设计
- 响应曲面设计（jì）
- 混料设计
- D 最（zuì）优设计和（hé）基于距离的设计
- 田（tián）口设计
- 用（yòng）户指定的（de）设计
- 分析（xī）二（èr）元响应（yīng）
- 分析因子（zǐ）设计（jì）的变异性
- 修补试（shì）验
- 效应图：正（zhèng）态、半正态、Pareto
- 响（xiǎng）应（yīng）预测和优化
- 图：残差（chà）、主效应、交互作用（yòng）、立方、等值线、曲面（miàn）、线（xiàn）框
可靠性（xìng）/生（shēng）存
- 参数分布分析和非参数分布分析
- 拟合优（yōu）度测量
- 确切失效数据（jù）、右删失数据（jù）、左（zuǒ）删失数据和区间删失数据
- 加速寿命检验
- 寿命数据回（huí）归
- 检验计划
- 阈值参数分（fèn）布
- 可修复（fù）系（xì）统
- 多种失效模式
- 概率单位分析
- Weibayes 分（fèn）析（xī）
- 图：分布（bù）、概率、故障、生存（cún）
- 保证分析
功（gōng）效和样本数量
- 用于估（gū）计的样本（běn）数量
- 公差区间的样本数量
- 单样本 Z、单样（yàng）本 t 和双样本 t
- 配（pèi）对 t
- 单（dān）比率和双（shuāng）比率
- 单样本（běn） Poisson 率和双样本 Poisson 率
- 单方（fāng）差和双（shuāng）方差
- 等价（jià）检验
- 单因子方差分析
- 二水平（píng）、Plackett-Burman 和一（yī）般全因子设计
- 功效曲线
预（yù）测分析（xī）
- 自动化机器学习*
- CART® 分（fèn）类
- CART® 回归
- Random Forests® 分类
- Random Forests® 回归
- TreeNet® 分类
- TreeNet® 回归（guī）
多（duō）变量
- 主（zhǔ）成分分析（xī）
- 因子分析
- 判（pàn）别分析
- 聚（jù）类（lèi）分析
- 对应分析
- 项目分析（xī）和（hé） Cronbach alpha
时间序列和（hé）预测（cè）
- 时间序列图（tú）
- 趋势分析
- 分（fèn）解
- 移动平（píng）均
- 指数（shù）平滑
- Winters 法
- 自相关函数、偏自相关函数和互相关函数
- 综合（hé）自回归（guī）移动（dòng）平均 (ARIMA)
非参（cān）数
- 符（fú）号（hào）检验（yàn）
- Wilcoxon 检验
- Mann-Whitney 检（jiǎn）验
- Kruskal-Wallis 检（jiǎn）验（yàn）
- Mood 中位数检验
- Friedman 检验（yàn）
- 游（yóu）程检验
等价检验（yàn）
- 单样本和双样本、配对
- 2x2 交叉设计（jì）
表（biǎo）
- 卡方检验、Fisher 精确检验和其他检验
- 卡方拟合优（yōu）度（dù）检验
- 计数（shù）和（hé）交叉分组表
模拟和分布
- 随机数生成元
- 概（gài）率密度、累积分布（bù）和逆累积分布函数
- 随机抽样
- 自引导和随（suí）机化检验
宏和自定义（yì）
- 可自定义的菜单和工具栏
- 大量首选（xuǎn）项和用户配（pèi）置（zhì）文件
- 功（gōng）能强（qiáng）大（dà）的脚本功（gōng）能
- Python 集成（chéng）
- R 集成