MINITAB应用综合培训

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1、第二章MINITAB图形工具用简单的绘图方式描述一组样本数据，目的是：用图形显式数据分布的特征及分布形状；找出数据中的异常点。探索性数据分析可根据维度分为：一维分析：用于过程能力分析，点图、直方图、箱线图。二维分析：用于探讨变量之间的关系，散点图、矩阵图。三维分析：用于找出数据中的异常点，3D图。一、点图（Dotplot）沿着一条数值线画出来的点来评估和比较分布，点图在比较分布尤其有用．用于画点图的Ｘ轴被分成了许多小段或者区间，数值落在每一个区间内用点来表示。先用点图(Graph/Dotplot)分析,

2、再用正态概率图(Graph/ProbabilityPlot.)分析,只有当P>0.05时,说明是正态分布,再用单因素方差分析。图形---点图1、简单点图示例(罩.MTW)显性Ｘ，Ｙ隐含Ｘ和不隐含Ｘ都可以用隐含Ｘ2、含分组变量的点图示例（凸轮轴2）加入X数据排列方式不同3、含多个Y的简单点图示例(管道.MTW)含多个Y和组的点图示例(管道.MTW)加入X4、含多个Y和堆叠组的点图示例二、直方图用于检查样本数据的形状和分布情况。直方图将样本值划分为许多称为区间的间隔。条形表示落于每个区间内的观测值的数量（频

3、率）。图形>直方图正常型双峰型平顶型偏向型孤岛型锯齿型两组数据混在了一起（两批材料,两台机床）某种缓慢因素作用所造成,工具的均匀磨损,操作者的疲劳等加工习惯原材料一时发生变化,不熟练操作,顶替班,或加工条件变化所致分组过细简单直方图示例(罩.MTW)做概率图分析图形>概率图>单一2、包含拟合的直方图（罩.MTW）3、包含轮廓线和组的直方图（凸轮轴2）4、包含拟合和组的直方图不受数据排列方式的影响三、箱线图(Boxplot)使用箱线图(也叫胡须图)来评价和比较样本的分布，比较不同数据间的分散度，判别数据是

4、否存在异常点。在一组数据中，若有一个数值相对与其他数值差异很大，则在做均值与标准差计算时容易误判，因此在确认极大或极小异常值数值发生原因后，应将其从中删除，以使分析结论接近事实。默认情况下，使用四分位数来计算方框端点，如图：24.924.624.324.223.922.722.622.322.021.921.721.520.820.720.620.420.220.019.819.5Q1Q2Q3Q4Quartile四分位数(的)箱体下部触须上部触须星号箱线结构图过程稳定性的判定:SF=Q1/Q3（SF：稳

5、定性因子）SF越趋近于1,过程的稳定性越好(或IQRange=Q3－Q1越接近零越好)即是:箱图越扁平,且触须越短,代表过程越稳定。Interquartile加入两个X加入X数据排列方式不同图形-----箱线图1、简单箱线图示例(地毯.MTW)提示要查看Q1、中位数、Q3、四分位数间距、须线和N的精确信息，请将光标悬停在箱线图的任意部分。该箱线图显示：·耐用性得分的中位数为12.95。·四分位数间距为10.575到17.24。·没有出现异常值。·间距为7.03到22.5。·中位数上方较长的上部须线和较大

6、的方框表明数据略呈正偏斜分布2、含组的箱线图示例(地毯.MTW)3、含多个Y的箱线图示(管道.MTW)结合点图加以比较4、含多个Y和组的箱线图示例结合点图加以比较结合点图加以比较可以对表进行转置,然后再进行分析第二节二维分析工具一、散点图（再热.MTW）通过在三个轴上标绘数据来同时评估三个变量之间的关系。图形>散点图五、散点图用于通过相对于一个变量绘制另一个变量来图示说明两个变量之间的关系。散点图也可用于绘制随时间变化的变量。与时间序列图不同的是，提供的时间变量必须来自于工作表。这对于那些没有按时间先后

7、顺序输入或不是以规则时间间隔收集的数据尤为有用。图形>散点图数量联系类型客观现象之间的数量联系存在着两种不同的类型：一种是函数关系，另一种是相关关系。函数关系：当一个或几个变量取一定值时，另一个变量有确定的值与之对应，这种关系为确定性的函数关系。如：某商品的销售收入与销售量x以及商品的价格p之间的关系y=px。相关关系：当一个或几个相互联系的变量取一定数值时，与之相对应的另一变量的值虽然不确定，但仍按某种规律在一定的范围内变化，这种相互关系称为不确定性的相互关系。强正相关强负相关弱正相关弱负相关不相关非

8、线性相关简单散点图示例(电池数.MTW)含组的散点图示例(电池数.MTW)公式表示包含回归线的散点图示例(电池数.MTW)六、矩阵图（Matrixplot）通过创建一个散点图阵列来同时评估许多变量对之间的关系。有两种类型的矩阵图：图的矩阵这种矩阵最多接受20个变量，为每个可能的组合创建一个图。如果有很多变量，并且希望查看变量对之间的关系，则使用图的矩阵会很有效。每个Y与每个X有时称为窗格图或窗扉显示，这种矩阵接受Y和X轴变量，然后为每个可能