minitab分析股票
⑴ 誰知道minitab的四合一殘值圖怎麼看啊
四合一殘值圖基本用法是看殘差的分布情況，如果非正態表示分析結果不可靠。
Anova是方差分析，也可以叫F檢驗。F值算出來再配合兩個自由度，可以查出p值。
方差分析是從觀測變數的方差入手，研究諸多控制變數中哪些變數是對觀測變數有顯著影響的變數。
⑵ 如何用Minitab進行相關分析
1.定性的分析,可以利用散點圖scatterplots看是否正相關,負相關,以及相關性的強弱.如果有兩個以上的因子,可以用matrix of plots.
2.定量分析,可以用Basic statistics中的correlation計算出相關度.
3.還可以利用回歸分析,ANOVA分析等都可以看出一定的相關性.
以上意見,僅供參考!
⑶ 如何對minitab矩陣圖進行分析
你好，矩陣圖是用來查看所有變數之間，是否有相關關系。可以對分析建立一個初步的方向。
具體的可以查看圖示。
⑷ MInitab回歸分析怎麼看出各因素影響顯著程
簡單來講就是通過看各因素分析結果中的P值：在P值小於0.05時，P值越小影響越顯著，當然也包括常數值。
⑸ 如何看懂minitab中anova的r&r的六張圖表
你好，MSA應該以ANOVA的結果為准，圖表只是參考：
左上圖
紅色是各波動分量與總體波動分量的方差之比
綠色是前者標准差之比
藍色是各波動分量6倍標准差與公差之比（如果沒有輸入公差則沒有）
左中圖
是每個操作員測量每一個部件的極差圖，此圖絕大多數值應該在控制限內
左下圖
所有部件平均值，重復觀測標准差的控制圖，此圖絕大多數應該在控制限外
右上圖
部件分組測量的運行圖，連線的波動是過程的波動，均值附近的散點越集中，說明測量系統的波動越小
右中圖
按人員分組的運行圖，均值連線變化越小，再現性越好
右下圖
三個人按部件分組的測量平均值的運行圖，均值連線越平行，證明人與部件交互作用越小
⑹ 如何用minitab做響應面分析
隨著全球經濟一體化進程的加快，傳統質量管理正在發生裂變：由一個公司的質量管理（CQC）向全集團(含供應商)質量管理(GWQC)轉變, 供應商質量成為集團公司質量中的重要一環。完善的質量體系是質量保證的基礎，只有加強供應商質量體系的管理，質量才有根本的保障。如何加強對供應商的質量控制、建立互利共贏的合作關系已經成為企業必須認真面對的問題。
⑺ 如何使用minitab進行預測
統計 > 回歸 > 逐步
出於識別預測變數的有用子集的目的，逐步回歸刪除變數和向回歸模型中添加變數。Minitab 提供三個常用過程：標准逐步回歸（添加和刪除變數）、向前選擇（添加變數）和向後消元（刪除變數）。
· 當您選擇逐步法時，可以在初始模型中的預測變數中輸入一組初始預測變數。如果這些變數的 p 值大於入選用 Alpha 值，則刪除這些變數。如果無論變數的 p 值大小是多少都要在模型中保留變數，請在主對話框的每個模型中都必須包括的預測變數中輸入這些變數。
· 當您選擇逐步法或向前選擇法時，可以設置 a 的值以便在入選用 Alpha 的模型中輸入新變數。
· 當您選擇逐步法或向後消元法時，可以設置 a 值以便從刪除用 Alpha 的模型中刪除變數。
有關逐步回歸的潛在問題的討論，請參見使用自動選擇過程。
⑻ Minitab軟體具有哪些數據分析功能
Minitab軟體具有氣泡圖，泊松回歸，離群值測試，公差區間，穩定性研究，等價性測試，更新的圖形這些數據分析功能。
Minitab軟體是為質量改善、教育和研究應用領域提供統計軟體和服務的先導。是全球領先的質量管理和六西格瑪實施軟體工具，更是持續質量改進的良好工具軟體。
除了為用戶提供質量統計分析工具Minitab和Quality Companion軟體外，還有在線培訓系統Quality Trainer，該套視頻系統的培訓統計學基本知識和質量管理內容，並內置大量案例，是學習Minitab軟體和質量統計的好助手。
⑼ 求助：用minitab軟體預測股票的趨勢方
看著象是一條折線及一個趨勢線。因為有上面標注有公式，也或許是將折線列的數據，按公式計算在一個新增列上，並做出雙折線圖。
⑽ 兩個消耗品，比較其使用壽命用Minitab怎麼分析計算
比較使用的壽命，就是要看那個消耗的更快，我大概分析了下，2 SAMPLE T，發現2組數據是一樣的，也就是沒有什麼差異，也就是根據各自的15個數據，看不出來差異，建議取更多的數據，你可以看你的產品一般是使用多久後才開始出現本質的區別呢？可以根據工程經驗來判斷的.
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