MINITAB 2025 V22.3 WIN64 MULTILINGUAL

MINITAB.2025.V22.3.WIN64.MULTILINGUAL-TEL

MINITAB LLC | 2025 | EXE | RAR | 315 MB | WINDOWS

Leistungsfähige Statistiksoftware für jeden, mit der Sie auch die komplexesten geschäftlichen Herausforderungen bewältigen.​

Klassenbeste Statistikplattform in der Cloud, auf die Sie überall und jederzeit zugreifen können. Erschließen, visualisieren und analysieren Sie Ihre Daten, um über die Cloud von überall aus selbst die komplexesten Herausforderungen für Ihr Unternehmen zu lösen.

Nutzen Sie die Möglichkeiten statistischer Verfahren

Daten werden überall erfasst, aber nutzen Sie Ihre Daten auch wirklich? Mit der Minitab Statistical Software können Sie in aktuellen und alten Datenbeständen Trends ermitteln, Muster auffinden und prognostizieren, verborgene Beziehungen zwischen Variablen aufdecken und beeindruckende Visualisierungen erstellen, um auch die schwierigsten Herausforderungen zu meistern.

Mit leistungsstarken Statistiken, branchenführenden Datenanalysen und dynamischen Visualisierungen bieten sich Ihnen grenzenlose Möglichkeiten.

Entdecken

Unabhängig von den Statistikkenntnissen der einzelnen Mitarbeiter können Organisationen mit Minitab Ergebnisse besser prognostizieren, bessere Produkte entwickeln und ihre Prozesse optimieren, um die Umsätze zu steigern und Kosten zu senken. Nur Minitab bietet einen einzigartigen integrierten Ansatz mit Software und Services, die ausgezeichnete geschäftliche Ergebnisse ermöglichen – und über die Cloud können Sie jetzt überall darauf zugreifen.

Zu den wichtigsten statistischen Tests gehören t-Tests, Tests von Anteilen bei einer und zwei Stichproben, der Test auf Normalverteilung, der Chi-Quadrat-Test und Äquivalenztests.

Mit Minitab auf dem Desktop oder in der Cloud können Sie noch besser produktiv zusammenarbeiten.

Prognostizieren

Mit unseren fortschrittlichen Analysefunktionen greifen Sie auf Verfahren der modernen Datenanalytik zurück und können Ihre Daten noch eingehender untersuchen. Unsere revolutionären Verfahren für die prädiktive Analyse geben Ihnen intelligente Werkzeuge für die Prognose und Vergleiche von Alternativen in Ihrem Unternehmen an die Hand.

Arbeiten Sie mit den herkömmlichen Methoden in der Minitab Statistical Software, nutzen Sie die Integration mit den Open-Source-Sprachen R und Python, oder stärken Sie Ihre Fähigkeiten mit den Algorithmen für das maschinelle Lernen wie Klassifikations- und Regressionsbäume (CART®), TreeNet® und Random Forests®, die jetzt im Minitab-Modul „Prädiktive Analysen“ verfügbar sind.

Ziele erreichen

Ein Bild sagt mehr als 1000 Worte. Visualisierungen sind unabdingbar, um Ergebnisse und Erfolge präzise zu kommunizieren. Durch die Funktion „Grafikerstellung“ können Sie schnell und einfach entscheiden, mit welcher Grafik Ihre Daten am besten abgebildet werden und Ihre Analyse optimal dargestellt wird.

In diesem neuen interaktiven Werkzeug sehen Sie in einer übersichtlichen Galerie verschiedene mögliche Grafiken und können diese ausprobieren, ohne die Analyse wiederholen zu müssen. In der Funktion „Grafikerstellung“ werden die Grafiken auf der Grundlage der immer gleichen Daten nahtlos von Balkendiagrammen zu Korrelogrammen, Heatmaps usw. geändert, sodass Sie die beste Darstellung Ihrer Ergebnisse auswählen können.

FUNKTIONEN:

Assistent

    Messsystemanalyse
    Prozessfähigkeitsanalyse
    Grafische Analyse
    Hypothesentests
    Regression
    Versuchsplanung (DOE)
    Regelkarten

Grafiken

    Funktion „Grafikerstellung“*
    Tabelle der Statistiken*
    Pareto-Diagramm*
    Streudiagramme mit Einteilungen, Boxplots, Blasendiagramme, Balkendiagramme, Korrelogramme, Punktdiagramme, Heatmaps, Histogramme, Matrixplots, Paralleldiagramme, Streudiagramme, Zeitreihendiagramme usw.
    Kontur- und rotierende 3D-Diagramme
    Wahrscheinlichkeitsnetze und Darstellungen der Wahrscheinlichkeitsverteilung
    Automatisches Aktualisieren von Grafiken, wenn sich Daten ändern
    Markieren von Grafiken, um wichtige Punkte zu untersuchen
    Export: TIF, JPEG, PNG, BMP, GIF, EMF

Statistische Standardverfahren

    Deskriptive Statistik
    z-Test bei einer Stichprobe, t-Tests bei einer und zwei Stichproben, t-Test bei verbundenen Stichproben
    Tests von Anteilen bei einer und zwei Stichproben
    Tests der Ereignisrate in Poisson-Modellen bei einer und zwei Stichproben
    Tests auf Varianzen bei einer und zwei Stichproben
    Korrelation und Kovarianz
    Test auf Normalverteilung
    Test auf Ausreißer
    Test auf Poisson-Verteilung

Regression

    Cox-Regression
    Lineare Regression
    Nichtlineare Regression
    Binäre, ordinale und nominale logistische Regression
    Stabilitätsuntersuchungen
    Partielle kleinste Quadrate
    Orthogonale Regression
    Poisson-Regression
    Diagramme: Residuen, Faktoren, Konturen, Wirkungsfläche usw.
    Schrittweise: p-Wert, Auswahlkriterium AICc und BIC
    Beste Teilmengen
    Prognose und Optimierung von Antwortvariablen
    Modellvalidierung
    Multivariate adaptive Regressions-Splines

Varianzanalyse

    ANOVA
    Allgemeine lineare Modelle
    Gemischte Modelle
    MANOVA
    Mehrfachvergleiche
    Prognose und Optimierung von Antwortvariablen
    Test auf gleiche Varianzen
    Diagramme: Residuen, Faktoren, Konturen, Wirkungsfläche usw.
    Mittelwertanalyse

Messsystemanalyse

    Arbeitsblätter für die Datenerfassung
    Messsystemanalyse (gekreuzt)
    Messsystemanalyse (geschachtelt)
    Messsystemanalyse (erweitert)
    Messverlaufsdiagramm
    Linearität und systematische Messabweichung
    Messsystemanalyse, Typ 1
    Messsystemanalyse für attributive Daten
    Auswertung der Messverfahren (EMP gekreuzt)*
    Prüferübereinstimmung bei attributiven Daten

Qualitätswerkzeuge

    Verlaufsdiagramm
    Pareto-Diagramm
    Ursache-Wirkungs-Diagramm
    Regelkarten für Variablen: X-quer, R, S, X-quer/R, X-quer/S, I, MR, I/MR, I/MR-R/S, Zone, Z/MR
    Regelkarten für attributive Daten: p, np, c, u sowie p' und u' nach Laney
    Regelkarten für zeitlich gewichtete Daten: MA, EWMA, CUSUM
    Multivariate Regelkarten: T2, verallgemeinerte Varianz, MEWMA
    Regelkarten für seltene Ereignisse: g und t
    Regelkarten mit historischen Daten/Shift im Prozess
    Box-Cox- und Johnson-Transformationen
    Identifikation der Verteilung
    Prozessfähigkeit: normal, nicht normal, Attribut, Charge
    Nichtparametrische Prozessfähigkeitsanalyse*
    Automatisierte Prozessfähigkeitsanalyse*
    Process Capability Sixpack™
    Toleranzintervalle
    Annahmestichprobenprüfung und OC-Kurven
    Multi-Vari-Bild
    Streuungskarte

Versuchsplanung

    Definitive Screening-Versuchspläne
    Plackett-Burman-Versuchspläne
    Zweistufige faktorielle Versuchspläne
    Split-Plot-Designs
    Allgemeine faktorielle Versuchspläne
    Wirkungsflächenversuchspläne
    Mischungsversuchspläne
    D-optimale und distanzbasierte Versuchspläne
    Taguchi-Versuchspläne
    Benutzerspezifische Versuchspläne
    Analysieren von binären Antwortvariablen
    Streuungsanalyse für faktorielle Versuchspläne
    Misslungene Durchläufe
    Effektediagramme: normal, halbnormal, Pareto
    Prognose und Optimierung von Antwortvariablen
    Diagramme: Residuen, Haupteffekte, Wechselwirkung, Würfel, Kontur, Wirkungsfläche, Drahtgitter

Zuverlässigkeit/Lebensdauer

    Verteilungsgebundene und verteilungsfreie Analyse
    Maße für die Güte der Anpassung
    Exakter Ausfall, rechts-, links- und intervallzensierte Daten
    Beschleunigte Lebensdauerprüfung
    Regression mit Lebensdauerdaten
    Testpläne
    Verteilungen mit Schwellenwertparameter
    Reparierbare Systeme
    Mehrere Ausfallursachen
    Probit-Analyse
    Weibayes-Analyse
    Diagramme: Verteilung, Wahrscheinlichkeit, Hazard, Überleben
    Garantieanalyse

Trennschärfe und Stichprobenumfang

    Stichprobenumfang für Parameterschätzung
    Stichprobenumfang für Toleranzintervalle
    z-Test bei einer Stichprobe, t-Test bei einer und zwei Stichproben
    t-Test bei verbundenen Stichproben
    Tests von Anteilen bei einer und zwei Stichproben*
    Tests der Ereignisrate in Poisson-Modellen bei einer und zwei Stichproben
    Tests auf Varianzen bei einer und zwei Stichproben
    Äquivalenztests
    Einfache ANOVA
    Zweistufige faktorielle, Plackett-Burman- und allgemeine vollfaktorielle Versuchspläne
    Trennschärfekurven

Prädiktive Analysen

    Automatisiertes maschinelles Lernen
    Binäre logistische Regression
    CART®-Klassifikation
    CART®-Regression
    Lineare Regression
    MARS®
    Random Forests®-Klassifikation
    Random Forests®-Regression
    TreeNet®-Klassifikation
    TreeNet®-Regression

Multivariate Analysen

    Hauptkomponentenanalyse
    Faktorenanalyse
    Diskriminanzanalyse
    Clusteranalyse
    Korrespondenzanalyse
    Item-Analyse und Cronbach-Alpha
    Multivariate adaptive Regressions-Splines

Zeitreihen und Prognosen

    Zeitreihendiagramme
    Trendanalyse
    Zerlegung
    Gleitender Durchschnitt
    Exponentielle Glättung
    Winters-Methode
    Funktionen für Autokorrelation, partielle Autokorrelation und Kreuzkorrelation
    ARIMA
    Box-Cox-Transformation*
    Erweiterter Dickey-Fuller-Test*
    Prognose mit bestem ARIMA-Modell*

Nichtparametrische Tests

    Vorzeichentest
    Wilcoxon-Test
    Mann-Whitney-Test
    Kruskal-Wallis-Test
    Mood-Median-Test
    Friedman-Test
    Sequenzentest

Äquivalenztests

    Eine und zwei Stichproben, verbundene Stichproben sowie 2x2-Crossover-Versuchspläne

Tabellen

    Chi-Quadrat-Test, Fishers exakter Test und weitere Tests
    Chi-Quadrat-Anpassungstest
    Auszählen und Kreuztabellen

Simulationen und Verteilungen

    Zufallszahlengenerator
    Wahrscheinlichkeitsdichte, kumulative Verteilungsfunktion und inverse kumulative Verteilungsfunktion
    Zufallsstichproben
    Bootstrapping und Randomisierungstests

Makros und Anpassungen

    Individuell anpassbare Menüs und Symbolleisten
    Umfassende Einstellungen und Benutzerprofile
    Leistungsstarke Skriptfunktionen
    Python-Integration
    R-Integration

MULTILINGUAL | DEUTSCH

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BETRIEBSSYSTEM:

WINDOWS

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HOSTER: KatFile

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