MINITAB 2022 V21.3.1 0.MULTILINGUAL

MINITAB.2022.V21.3.1.0.MULTILINGUAL-TEL

 

MINITAB | 2022 | EXE | RAR | 222 MB | WINDOWS

Leistungsstarke Statistiksoftware, mit der jeder seine schwierigsten geschäftlichen Herausforderungen lösen kann.

Erstklassige Statistikplattform, auf die Sie überall und jederzeit über die Cloud zugreifen können.
Visualisieren, analysieren und nutzen Sie die Leistungsfähigkeit Ihrer Daten, um Ihre schwierigsten geschäftlichen Herausforderungen von jedem beliebigen Ort aus über die 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 größten 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 vorantreiben.

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. Mit dem Graph Builder können Sie schnell und einfach entscheiden, welches Diagramm Ihre Daten am besten darstellt und Ihre Analyse unterstützt.

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 mit einer 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
    Schwellenwertparameter-Verteilungen
    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 für eine Stichprobe, t für eine 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®-Klassifikation
    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 Vorhersagen

    Zeitreihen-Diagramme
    Trendanalyse
    Dekomposition
    Gleitender Durchschnitt
    Exponentielle Glättung
    Winters' Methode
    Auto-, partielle Auto- und Kreuzkorrelationsfunktionen
    ARIMA
    Box-Cox-Transformation*
    Erweiterter Dickey-Fuller-Test*
    Vorhersage mit bestem ARIMA-Modell*

Nicht-Parametrik

    Vorzeichentest
    Wilcoxon-Test
    Mann-Whitney-Test
    Kruskal-Wallis-Test
    Moods Median-Test
    Friedman-Test
    Läufertest

Äquivalenz-Tests

    Ein und zwei Stichproben, gepaartes 2x2 Crossover Design

Tabellen

    Chi-Quadrat, Fisher's exact und andere Tests
    Chi-Quadrat-Test auf Anpassungsgüte
    Summen- und Kreuztabellen

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

MULTILINGUAL | DEUTSCH

BETRIEBSSYSTEM:

WINDOWS

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