在过去的（de） 40 多（duō）年（nián）里，Minitab 已帮助很多组织实现（xiàn）了成本控制以及质量、客户满意（yì）度和成效的提升。全球数千家企业和机构使用 Minitab® Statistical Software、Minitab Engage™ 和（hé） Quality Trainer® 来（lái）发（fā）现其流程（chéng）中的（de）缺陷并加以改进。在 2017 年（nián），Minitab 收购 Salford Systems，这家（jiā）领先的高级分析提供商提供了（le）一套功能强大的（de）数据挖掘、预测分析（xī）和建模功能。
借助 Minitab 发挥数据的（de）价值。
掌握统（tǒng）计的强大（dà）力量（liàng）。
数据无（wú）处（chù）不在，而您（nín）能否真正发（fā）挥出所拥有数据的价值？Minitab Statistical Software 会审（shěn）视当前及过往的数据，以找（zhǎo）出趋势（shì）并预测规（guī）律（lǜ）、发现变量之间隐藏的（de）关系并创建令人震撼的可（kě）视化，从容应对最（zuì）严（yán）峻的挑战和机遇。
让强大的统（tǒng）计、行业（yè）领先的数据分析以及动（dòng）态可视化为您所用，探索无限可能（néng）。
探索
无论（lùn）组织的各成员是否（fǒu）具备统计背景知识，Minitab 都能为他们提（tí）供全（quán）方位助力（lì），助其预（yù）测更好（hǎo）的（de）结（jié）果（guǒ）、设（shè）计更好的产品并（bìng）改进（jìn）过程，从而产生更（gèng）高收入（rù）、缩减成本。只有 Minitab 能够以独（dú）特的集成式方（fāng）法来（lái）提供软件和服务（wù），让组织可以利用云推动业务卓越发（fā）展，不受地点（diǎn）限（xiàn）制。
关键的统计检验包括：t 检验、单比率（lǜ）和双比率检验（yàn）、正态（tài）性检验、卡方检验和等效性（xìng）检验。
预测趋（qū）势
利用我们的高（gāo）级分析，访问现代数据分析功能并进一步探（tàn）索数据。使用革命（mìng）性的预（yù）测分析技术，轻松、熟练地预测业务、比（bǐ）较备选方案以及（jí）预测您的业务。
使用 Minitab Statistical Software 中的经典方（fāng）法（fǎ），与开源语（yǔ）言 R 或 Python 集成（chéng），或者使用（yòng）现在 Minitab 的预测分析模块中提供的机器学习算（suàn）法（如分类和回归（guī）树 (CART®)、 TreeNet® 和（hé） Random Forests®），进一步（bù）增强您的预（yù）测能（néng）力（lì）。
功能列表：
实现成果
眼见（jiàn）为实。若要准确展示（shì）研究（jiū）结果与成就，可视化必不可少。图形生（shēng）成器（qì）可快速（sù）轻松地确定哪一张图（tú）形（xíng）能够详尽显示您的数据（jù），哪一张（zhāng）能够支持（chí）您的分析。
将交互式工（gōng）具与方便浏览的（de）图库搭（dā）配使用（yòng），您无需重新（xīn）执（zhí）行分析就能查看并探索（suǒ）多个图形选（xuǎn）项。即便每次使用相同（tóng）的数据，Graph Builder 也（yě）能无缝地更新条形图、相（xiàng）关图（tú）、热度图等其他内容，以便（biàn）您能够专（zhuān）心选（xuǎn）择最能展示见解的可视化图形。
协助
- 测量系（xì）统分析
- 能力分析
- 图形分析
- 假设检验
- 回归（guī）
- DOE
- 控制图
医疗保健（jiàn）模块（kuài）
图形
- 图（tú）形生成器*
- 区间散点（diǎn）图、箱线图（tú）、气泡图、条形图、相（xiàng）关图（tú）、点图（tú）、热度（dù）图（tú）、直方（fāng）图、矩阵图、平行图、散点图、时间序（xù）列图（tú）等
- 等值线图和旋转 3D 图
- 概率图和概率分布图
- 数据更改时自动更新图形
- 对图形使用笔（bǐ）刷（shuā）以研究关注点
- 导（dǎo）出：TIF、JPEG、PNG、BMP、GIF、EMF
基本统（tǒng）计量
- 描（miáo）述性统计量（liàng）
- 单样（yàng）本 Z 检验、单样（yàng）本 t 检验、双样本 t 检验（yàn）、配（pèi）对 t 检验
- 单比率检验和双比率检验
- 单样（yàng）本（běn） Poisson 率检验和双（shuāng）样本 Poisson 率检验
- 单方差检验和双方差检验（yàn）
- 相关和协方差
- 正（zhèng）态性检验
- 异常值检验（yàn）
- Poisson 拟（nǐ）合优（yōu）度检验
回归
- Cox 回归（guī）*
- 线性（xìng）回（huí）归（guī）
- 非线性回归
- 二元、顺（shùn）序（xù）和名义（yì） Logistic 回归
- 稳（wěn）定性研究
- 偏最小（xiǎo）二乘
- 正交回（huí）归
- Poisson 回归
- 图：残（cán）差、因子、等值线、曲（qǔ）面等（děng）。
- 逐步（bù）：p 值（zhí）、AICc 和 BIC 选择标（biāo）准
- 最佳子集
- 响应预测和优化（huà）
- 模型验证
方差（chà）分析
- 方差分析
- 一般线性模型
- 混合模型（xíng）
- 多变量方差（chà）分析
- 多重比较
- 响（xiǎng）应预测和优化
- 等方（fāng）差检（jiǎn）验
- 图：残（cán）差（chà）、因（yīn）子、等值线、曲面等。
- 均值分（fèn）析
测量系统分析（xī）
- 数据收集工作表（biǎo）
- 量具 R&R 交叉
- 量（liàng）具 R&R 嵌套
- 扩（kuò）展的量具重复性（xìng）与重现（xiàn）性
- 量具（jù）运（yùn）行图
- 量具线性和（hé）偏倚
- 类型 1 量具研究
- 属性量具研究
- 属性一致性分析（xī）
质量（liàng）工具
- 运（yùn）行（háng）图
- Pareto 图
- 因果图（tú）
- 变量控制图：XBar、R、S、XBar-R、XBar-S、I、MR、I-MR、I-MR-R/S、区域（yù）、Z-MR
- 属性（xìng）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（liàng）控（kòng）制图：T 方广义方差控制图、MEWMA
- 稀有事件（jiàn）控（kòng）制图：G 和 T
- 历史/过程偏移控（kòng）制图
- Box-Cox 和（hé） Johnson 转换
- 个体分布标识（shí）
- 过程能力：正态、非正态、属性、批（pī）处理（lǐ）
- Process Capability Sixpack™
- 公差区间
- 抽样验收和 OC 曲线（xiàn）
- 多变异图
- 变异性控制图
试验（yàn）设计
- 定义筛选设计
- Plackett-Burman 设计（jì）
- 二水平因子（zǐ）设计
- 裂（liè）区（qū）设计（jì）
- 一般因子设（shè）计
- 响应曲（qǔ）面设计
- 混料设计
- D 最（zuì）优设计和基于距离（lí）的设计
- 田口设计
- 用户指（zhǐ）定的（de）设计（jì）
- 分析二元响应
- 分析因子设计（jì）的（de）变异性
- 修补试验
- 效应图：正态、半（bàn）正态、Pareto
- 响应预测和优（yōu）化（huà）
- 图：残差、主效应、交互作用、立（lì）方、等值线、曲面、线框
可（kě）靠性/生存
- 参数分布分（fèn）析和非参数分布分析（xī）
- 拟合优度测量
- 确（què）切失效数据、右删失（shī）数据、左删失数据和（hé）区间删失数据
- 加速（sù）寿命检验（yàn）
- 寿命数据回归
- 检验计划
- 阈值参数分布
- 可修复系统
- 多种失效模式
- 概率单位分析（xī）
- Weibayes 分析
- 图（tú）：分布、概率、故障、生（shēng）存
- 保证分析
功效和样（yàng）本（běn）数量
- 用于估计（jì）的样本数（shù）量（liàng）
- 公差区（qū）间的样本数量（liàng）
- 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（yàng）本 Poisson 率和双样本 Poisson 率
- 单方差和双方差
- 等价检验
- 单（dān）因子（zǐ）方（fāng）差分析（xī）
- 二水平（píng）、Plackett-Burman 和一般全因子设计
- 功效（xiào）曲（qǔ）线
预测分（fèn）析
- 自动化（huà）机（jī）器学习*
- CART® 分类
- CART® 回归
- Random Forests® 分（fèn）类（lèi）
- Random Forests® 回归
- TreeNet® 分类
- TreeNet® 回归
多（duō）变（biàn）量
- 主（zhǔ）成分（fèn）分析
- 因子分（fèn）析
- 判别分析
- 聚类分析
- 对应分析
- 项目分析和（hé） Cronbach alpha
时（shí）间（jiān）序列和预测
- 时间序列图
- 趋势分（fèn）析
- 分解
- 移（yí）动平均
- 指数平滑
- Winters 法
- 自相关函数、偏自相（xiàng）关（guān）函数和（hé）互相关函数
- 综合自回归移（yí）动平（píng）均 (ARIMA)
非参数
- 符号检（jiǎn）验
- Wilcoxon 检验
- Mann-Whitney 检验
- Kruskal-Wallis 检验
- Mood 中位数检验（yàn）
- Friedman 检验（yàn）
- 游程（chéng）检验
等（děng）价检验（yàn）
- 单样本（běn）和双样本、配对
- 2x2 交叉设（shè）计
表（biǎo）
- 卡（kǎ）方检验、Fisher 精确检（jiǎn）验和其（qí）他检验
- 卡方拟合优度检验
- 计数（shù）和交叉（chā）分组表
模（mó）拟和分布
- 随（suí）机（jī）数（shù）生成（chéng）元
- 概率密度、累积（jī）分布和（hé）逆累积（jī）分（fèn）布函数（shù）
- 随机抽样（yàng）
- 自引（yǐn）导和随机化检验
宏和自定义
- 可自定义的菜单和工具栏
- 大量首（shǒu）选项（xiàng）和用户配置文件
- 功能强大的（de）脚本功（gōng）能
- Python 集成
- R 集（jí）成（chéng）