MINITAB.LLC.MINITAB.2021.V21.1.0.0-TEL
MINITAB LLC | 2021 | EXE | RAR | 223 MB | WINDOWS
LEISTUNGSSTARKE STATISTIKSOFTWARE, DIE JEDER NUTZEN KANN
Vorhersagen. Visualisieren, analysieren und nutzen Sie die Leistung Ihrer Daten, um Ihre schwierigsten geschäftlichen Herausforderungen von überall aus der Cloud zu lösen.
Nutzen Sie die Macht der Statistik.
Daten sind allgegenwärtig, aber nutzen Sie die Vorteile Ihrer Daten auch wirklich? Die Statistiksoftware von Minitab kann aktuelle und frühere Daten untersuchen, um Trends zu erkennen, Muster zu finden und vorherzusagen, verborgene Beziehungen zwischen Variablen aufzudecken und beeindruckende Visualisierungen zu erstellen, um selbst die schwierigsten Herausforderungen und Chancen zu bewältigen.
Mit leistungsstarken Statistiken, branchenführenden Datenanalysen und dynamischen Visualisierungen an Ihrer Seite sind die Möglichkeiten unbegrenzt.
Entdecken Sie
Unabhängig vom statistischen Hintergrund unterstützt Minitab alle Bereiche eines Unternehmens dabei, bessere Ergebnisse vorherzusagen, bessere Produkte zu entwickeln und Prozesse zu verbessern, um höhere Umsätze zu erzielen und Kosten zu senken. Nur Minitab bietet einen einzigartigen, integrierten Ansatz, indem es Software und Dienstleistungen bereitstellt, die Business Excellence von jedem Ort aus über die Cloud fördern.
Zu den wichtigsten statistischen Tests gehören t-Tests, Ein- und Zweierproportionen, Normalitätstests, Chi-Quadrat und Äquivalenztests.
Vorhersagen
Greifen Sie auf moderne Datenanalysen zu und erforschen Sie Ihre Daten mit unseren fortschrittlichen Analysen noch weiter. Mit unseren revolutionären Predictive-Analytics-Techniken können Sie mühelos Vorhersagen treffen, Alternativen vergleichen und Prognosen für Ihr Unternehmen erstellen.
Nutzen Sie die klassischen Methoden der Statistiksoftware Minitab, integrieren Sie sie in die Open-Source-Sprachen R oder Python, oder erweitern Sie Ihre Möglichkeiten mit Algorithmen des maschinellen Lernens wie Classification and Regression Trees (CART®), TreeNet® und Random Forests®, die jetzt im Predictive Analytics Module von Minitab verfügbar sind.
Erreichen Sie
Sehen heißt glauben. Visualisierungen sind entscheidend für die genaue Kommunikation von Ergebnissen und Leistungen. Die Entscheidung, welches Diagramm Ihre Daten am besten darstellt und Ihre Analyse unterstützt, ist mit Graph Builder schnell und einfach.
Unser neues interaktives Tool mit einer einfach zu durchsuchenden Galerie ermöglicht es Ihnen, mehrere Diagrammoptionen zu betrachten und zu erforschen, ohne Ihre Analyse erneut durchführen zu müssen. Mit derselben Datenauswahl aktualisiert der Graph Builder jedes Mal nahtlos von Balkendiagrammen über Korrelationsdiagramme bis hin zu Heatmaps und mehr, sodass Sie sich auf die Auswahl der besten Grafik für Ihre Erkenntnisse konzentrieren können.
Assistentin
Analyse von Messsystemen
Analyse der Leistungsfähigkeit
Grafische Analyse
Hypothesentests
Regression
DOE
Regelkarten
Modul Gesundheitswesen
Grafiken
Graph Builder
Binned Scatterplots, Boxplots, Bubble Plots, Balkendiagramme, Korrelationsdiagramme, Dotplots, Heatmaps, Histogramme, Matrixplots, parallele Plots, Scatterplots, Zeitreihenplots, etc.
Kontur- und rotierende 3D-Diagramme
Wahrscheinlichkeitsdiagramme und Wahrscheinlichkeitsverteilungsdiagramme
Automatisches Aktualisieren von Diagrammen bei Datenänderungen
Pinselgrafiken zur Erkundung interessanter Punkte
Exportieren: TIF, JPEG, PNG, BMP, GIF, EMF
Grundlegende Statistik
Deskriptive Statistik
Z-Test für eine Stichprobe, t-Tests für eine und zwei Stichproben, t-Test für Paare
Ein und zwei Proportionstests
Poisson-Raten-Tests für eine und zwei Stichproben
Tests für eine und zwei Varianzen
Korrelation und Kovarianz
Normalitätstest
Ausreißertest
Poisson-Test auf Anpassungsgüte
Regression
Cox-Regression*
Lineare Regression
Nichtlineare Regression
Binäre, ordinale und nominale logistische Regression
Stabilitätsstudien
Partielle kleinste Quadrate
Orthogonale Regression
Poisson-Regression
Diagramme: Residuen, faktoriell, Kontur, Oberfläche, etc.
Schrittweise: p-Wert, AICc und BIC-Auswahlkriterium
Beste Teilmengen
Reaktionsvorhersage und Optimierung
Modell-Validierung
Analyse der Varianz
ANOVA
Allgemeine lineare Modelle
Gemischte Modelle
MANOVA
Mehrfache Vergleiche
Antwortvorhersage und Optimierung
Test auf gleiche Varianzen
Diagramme: Residuen, faktoriell, Kontur, Oberfläche usw.
Analyse der Mittelwerte
Analyse von Messsystemen
Arbeitsblätter zur Datenerfassung
Gage R&R Gekreuzt
Gage R&R verschachtelt
Gage R&R Erweitert
Gage Run Chart
Linearität und Verzerrung von Messgeräten
Typ 1 Gage-Studie
Attribut Gage Studie
Analyse der Übereinstimmung von Attributen
Qualitätswerkzeuge
Laufdiagramm
Pareto-Diagramm
Ursache-Wirkungs-Diagramm
Variablen-Regelkarten: XBar, R, S, XBar-R, XBar-S, I, MR, I-MR, I-MR-R/S, Zone, Z-MR
Attribute-Regelkarten: P, NP, C, U, Laney P' und U'
Zeitbewertete Regelkarten: MA, EWMA, CUSUM
Multivariate Regelkarten: T2, verallgemeinerte Varianz, MEWMA
Karten für seltene Ereignisse: G und T
Historische Diagramme/Verschiebung im Prozess
Box-Cox- und Johnson-Transformationen
Identifizierung individueller Verteilungen
Prozessfähigkeit: normal, nicht-normal, Attribut, Charge
Prozessfähigkeit Sixpack™
Toleranzintervalle
Akzeptanzstichproben und OC-Kurven
Multi-Vari-Diagramm
Variabilitätsdiagramm
Planung von Experimenten
Definitive Versuchspläne
Plackett-Burman-Versuchspläne
Zweistufige faktorielle Versuchspläne
Split-Plot-Versuche
Allgemeine faktorielle Versuchspläne
Reaktionsflächen-Designs
Gemischte Versuchspläne
D-Optimale und abstandsbasierte Versuchspläne
Taguchi-Versuche
Benutzerspezifische Entwürfe
Analysieren binärer Antworten
Analysieren der Variabilität für faktorielle Versuchspläne
Verpfuschte Läufe
Wirkungsdiagramme: normal, halbnormal, Pareto
Reaktionsvorhersage und Optimierung
Diagramme: Residuen, Haupteffekte, Interaktion, Würfel, Kontur, Oberfläche, Drahtgitter
Verlässlichkeit/Überleben
Parametrische und nichtparametrische Verteilungsanalyse
Maße der Anpassungsgüte
Exakter Ausfall, rechts-, links- und intervallzensierte Daten
Beschleunigte Lebensdauertests
Regression mit Lebensdauerdaten
Prüfpläne
Verteilungen von Schwellenwertparametern
Reparierbare Systeme
Mehrere Ausfallarten
Probit-Analyse
Weibayes-Analyse
Diagramme: Verteilung, Wahrscheinlichkeit, Gefahr, Überleben
Garantie-Analyse
Leistung und Stichprobengröße
Stichprobengröße für die Schätzung
Stichprobenumfang für Toleranzintervalle
Z-Stichprobe, t-Stichprobe mit einer und zwei Stichproben
Gepaartes t
Ein und zwei Proportionen
Poisson-Raten für eine und zwei Stichproben
Eine und zwei Varianzen
Äquivalenztests
Einfaktorielle ANOVA
Zweistufige, Plackett-Burman- und allgemeine vollfaktorielle Versuchspläne
Leistungskurven
Prädiktive Analytik
Automatisiertes maschinelles Lernen*
CART®-Klassifizierung
CART® Regression
Random Forests®-Klassifikation
Random Forests® Regression
TreeNet® Klassifizierung
TreeNet® Regression
Multivariate
Hauptkomponentenanalyse
Faktoranalyse
Diskriminanzanalyse
Cluster-Analyse
Korrespondenzanalyse
Item-Analyse und Cronbachs Alpha
Zeitreihen und Prognosen
Zeitreihen-Diagramme
Trendanalyse
Dekomposition
Gleitender Durchschnitt
Exponentielle Glättung
Winters' Methode
Auto-, partielle Auto- und Kreuzkorrelationsfunktionen
ARIMA
Nicht-Parametrik
Vorzeichentest
Wilcoxon-Test
Mann-Whitney-Test
Kruskal-Wallis-Test
Moods Median-Test
Friedman-Test
Läufertest
Äquivalenz-Tests
Ein- und Zweistichproben, gepaart
2x2 Crossover-Design
Tabellen
Chi-Quadrat, Fisher's exact und andere Tests
Chi-Quadrat-Test auf Anpassungsgüte
Kumulation und Kreuztabellierung
Simulationen und Verteilungen
Zufallszahlengenerator
Wahrscheinlichkeitsdichte, kumulative Verteilung und inverse kumulative Verteilungsfunktionen
Zufallsstichproben
Bootstrapping und Randomisierungstests
Makros und Anpassung
Anpassbare Menüs und Symbolleisten
Umfangreiche Einstellungen und Benutzerprofile
Leistungsstarke Skripting-Funktionen
Python-Integration
R-Integration
BETRIEBSSYSTEM:
WINDOWS
.TEL\VERLASSEN
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