minitab分析股票
⑴ 谁知道minitab的四合一残值图怎么看啊
四合一残值图基本用法是看残差的分布情况，如果非正态表示分析结果不可靠。
Anova是方差分析，也可以叫F检验。F值算出来再配合两个自由度，可以查出p值。
方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。
⑵ 如何用Minitab进行相关分析
1.定性的分析,可以利用散点图scatterplots看是否正相关,负相关,以及相关性的强弱.如果有两个以上的因子,可以用matrix of plots.
2.定量分析,可以用Basic statistics中的correlation计算出相关度.
3.还可以利用回归分析,ANOVA分析等都可以看出一定的相关性.
以上意见,仅供参考!
⑶ 如何对minitab矩阵图进行分析
你好，矩阵图是用来查看所有变量之间，是否有相关关系。可以对分析建立一个初步的方向。
具体的可以查看图示。
⑷ MInitab回归分析怎么看出各因素影响显著程
简单来讲就是通过看各因素分析结果中的P值：在P值小于0.05时，P值越小影响越显著，当然也包括常数值。
⑸ 如何看懂minitab中anova的r&r的六张图表
你好，MSA应该以ANOVA的结果为准，图表只是参考：
左上图
红色是各波动分量与总体波动分量的方差之比
绿色是前者标准差之比
蓝色是各波动分量6倍标准差与公差之比（如果没有输入公差则没有）
左中图
是每个操作员测量每一个部件的极差图，此图绝大多数值应该在控制限内
左下图
所有部件平均值，重复观测标准差的控制图，此图绝大多数应该在控制限外
右上图
部件分组测量的运行图，连线的波动是过程的波动，均值附近的散点越集中，说明测量系统的波动越小
右中图
按人员分组的运行图，均值连线变化越小，再现性越好
右下图
三个人按部件分组的测量平均值的运行图，均值连线越平行，证明人与部件交互作用越小
⑹ 如何用minitab做响应面分析
随着全球经济一体化进程的加快，传统质量管理正在发生裂变：由一个公司的质量管理（CQC）向全集团(含供应商)质量管理(GWQC)转变, 供应商质量成为集团公司质量中的重要一环。完善的质量体系是质量保证的基础，只有加强供应商质量体系的管理，质量才有根本的保障。如何加强对供应商的质量控制、建立互利共赢的合作关系已经成为企业必须认真面对的问题。
⑺ 如何使用minitab进行预测
统计 > 回归 > 逐步
出于识别预测变量的有用子集的目的，逐步回归删除变量和向回归模型中添加变量。Minitab 提供三个常用过程：标准逐步回归（添加和删除变量）、向前选择（添加变量）和向后消元（删除变量）。
· 当您选择逐步法时，可以在初始模型中的预测变量中输入一组初始预测变量。如果这些变量的 p 值大于入选用 Alpha 值，则删除这些变量。如果无论变量的 p 值大小是多少都要在模型中保留变量，请在主对话框的每个模型中都必须包括的预测变量中输入这些变量。
· 当您选择逐步法或向前选择法时，可以设置 a 的值以便在入选用 Alpha 的模型中输入新变量。
· 当您选择逐步法或向后消元法时，可以设置 a 值以便从删除用 Alpha 的模型中删除变量。
有关逐步回归的潜在问题的讨论，请参见使用自动选择过程。
⑻ Minitab软件具有哪些数据分析功能
Minitab软件具有气泡图，泊松回归，离群值测试，公差区间，稳定性研究，等价性测试，更新的图形这些数据分析功能。
Minitab软件是为质量改善、教育和研究应用领域提供统计软件和服务的先导。是全球领先的质量管理和六西格玛实施软件工具，更是持续质量改进的良好工具软件。
除了为用户提供质量统计分析工具Minitab和Quality Companion软件外，还有在线培训系统Quality Trainer，该套视频系统的培训统计学基本知识和质量管理内容，并内置大量案例，是学习Minitab软件和质量统计的好助手。
⑼ 求助：用minitab软件预测股票的趋势方
看着象是一条折线及一个趋势线。因为有上面标注有公式，也或许是将折线列的数据，按公式计算在一个新增列上，并做出双折线图。
⑽ 两个消耗品，比较其使用寿命用Minitab怎么分析计算
比较使用的寿命，就是要看那个消耗的更快，我大概分析了下，2 SAMPLE T，发现2组数据是一样的，也就是没有什么差异，也就是根据各自的15个数据，看不出来差异，建议取更多的数据，你可以看你的产品一般是使用多久后才开始出现本质的区别呢？可以根据工程经验来判断的.
Two-Sample T-Test and CI: A, B
Two-sample T for A vs B
N Mean StDev SE Mean
A 15 0.595 0.207 0.054
B 15 0.593 0.207 0.054
Difference = μ (A) - μ (B)
Estimate for difference: 0.0020
95% CI for difference: (-0.1533, 0.1573)
T-Test of difference = 0 (vs ≠): T-Value = 0.03 P-Value = 0.979 DF = 27