如何用minitab確定數(shù)據(jù)符合指數(shù)分布

點(diǎn)擊：“統(tǒng)計(jì)——質(zhì)量工具——個(gè)體分布標(biāo)識” 在“單列”中，選中數(shù)據(jù)所在列，確定。 在彈出的圖像中，找到 指數(shù) 對應(yīng)的圖像和P值，如果P值小于0.05，則符合指數(shù)分布。

六西格瑪管理統(tǒng)計(jì)指南--MINTAB使用指導(dǎo)的目錄

第1章六西格瑪與統(tǒng)計(jì)學(xué)
1．1六西格瑪概論
1．1．1六西格瑪?shù)呐d起
1．1．2六西格瑪?shù)膶?shí)施模式
1．1．3六西格瑪?shù)墓芾碚軐W(xué)
1．2統(tǒng)計(jì)學(xué)概論
1．2．1統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展歷史
1．2．2統(tǒng)計(jì)學(xué)的特點(diǎn)
1．2．3統(tǒng)計(jì)學(xué)的分類
1．3統(tǒng)計(jì)學(xué)在六西格瑪中的地位
1．3．1六西格瑪名稱的由來
1．3．2六西格瑪工具的組成
1．4MINITAB簡介
第2章概率論基礎(chǔ)知識
2．1隨機(jī)變量及其分布
2．1．1隨機(jī)變量的概念
2．1．2隨機(jī)變量分布的概念
2．2隨機(jī)變量的數(shù)字特征
2．2．1隨機(jī)變量的均值
2．2．2隨機(jī)變量的方差
2．2．3隨機(jī)變量的偏度與峰度
2．2．4隨機(jī)變量的累積分布函數(shù)及分位數(shù)概念
2．3常用的連續(xù)分布
2．3．1正態(tài)分布
2．3．2均勻分布
2．3．3指數(shù)分布
2．3．4對數(shù)正態(tài)分布
2．3．5Weibull分布
2．3．6三角形分布
2．3．7Beta分布
2．3．8Cauchy分布
2．3．9Gamma分布
2．3．10Laplace分布
2．3．11Logistic分布
2．3．12對數(shù)Logistic分布
2．3．13最大極值分布
2．3．14五最小極值分布
2．4常用的離散分布
2．1．10-1分布（兩點(diǎn)分布）
2．4．2二項(xiàng)分布
2．4．3Poisson分布
2．4．4超幾何分布
2．4．5幾何分布
2．4．6負(fù)二項(xiàng)分布
2．4．7整數(shù)均勻分布
2．4．8任意離散分布
2．5中心極限定理
2．5．1樣本平均值的標(biāo)準(zhǔn)差性質(zhì)
2．5．2樣本平均值的分布性質(zhì)
第3章描述性統(tǒng)計(jì)及圖形
3．1總體與樣本
3．2描述性統(tǒng)計(jì)
3．2．1位置狀況
3．2．2離散程度
3．2．3分布形狀
3．3簡單統(tǒng)計(jì)圖形
3．3．1直方圖
3．3．2箱線圖
3．3．3餅圖
3．3．4時(shí)間序列圖
3．3．53D散點(diǎn)圖
第4章統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)
4．1正態(tài)總體的抽樣分布
4．1．1樣本均值X的分布--標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布及T分布
4．1．2雙樣本均值差的分布
4．1．3正態(tài)樣本方差S2的分布--卡方分布
4．1．4兩個(gè)獨(dú)立的正態(tài)樣本方差之比的分布--F分布
4．2參數(shù)的點(diǎn)估計(jì)
4．2．1點(diǎn)估計(jì)的概念
4．2．2點(diǎn)估計(jì)的評選標(biāo)準(zhǔn)
4．3參數(shù)的區(qū)間估計(jì)
4．3．1單正態(tài)總體均值的置信區(qū)間
4．3．2單正態(tài)總體方差和標(biāo)準(zhǔn)差的置信區(qū)間
4．3．3單總體比率的置信區(qū)間
4．3．4雙總體均值差的置信區(qū)間
4．3．5雙總體比率差的置信區(qū)間
第5章假設(shè)檢驗(yàn)
5．1基本原理及方法
5．2基本步驟
5．3均值檢驗(yàn)
5．3．1單正態(tài)總體均值檢驗(yàn)
5．3．2雙正態(tài)總體均值檢驗(yàn)
5．4方差檢驗(yàn)
5．4．1單正態(tài)總體方差檢驗(yàn)
5．4．2雙總體等方差檢驗(yàn)
5．5單因子ANOVA分析
5．5．1單因子ANOVA分析基本原理
5．5．2單因子ANOVA分析多重比較方法
5．5．3多總體等方差檢驗(yàn)
5．6比較方法的總結(jié)
5．7樣本量的計(jì)算
第6章比率檢驗(yàn)
6．1單總體比率檢驗(yàn)
6．2雙總體比率檢驗(yàn)
6．3列聯(lián)表與卡方檢驗(yàn)
6．3．1列聯(lián)表
6．3．2有限項(xiàng)離散型分布的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
6．3．3分布的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
6．4單雙總體Poisson率檢驗(yàn)
6．4．1單總體Poisson率檢驗(yàn)
第7章非參數(shù)檢驗(yàn)方法
第8章探索性數(shù)據(jù)分析
第9章相關(guān)分析和回歸分析
第10章變異源分析
第11章測量系統(tǒng)分析
第12章統(tǒng)計(jì)過程控制
第13章試驗(yàn)設(shè)計(jì)
第14章六西格瑪設(shè)計(jì)
……

用MINITAB畫回歸圖

統(tǒng)計(jì) > 回歸 > 回歸 > 圖形 顯示用于診斷回歸模型擬合度的殘差圖。 對話框項(xiàng) 圖中的殘差：您可以指定殘差圖中要顯示的殘差類型。 常規(guī)：選擇此項(xiàng)將繪制常規(guī)或原始?xì)埐顖D。 標(biāo)準(zhǔn)化：選擇此項(xiàng)將繪制標(biāo)準(zhǔn)化殘差圖。 刪后的：選擇此項(xiàng)將繪制 t 化刪后殘差圖。 殘差圖 單獨(dú)示圖：選擇此項(xiàng)將顯示一個(gè)或多個(gè)圖。 殘差的直方圖：選中此項(xiàng)將顯示殘差的直方圖。 殘差的正態(tài)圖：選中此項(xiàng)將顯示殘差的正態(tài)概率圖。 殘差與擬合值：選中此項(xiàng)將繪制殘差與擬合值對比圖。 殘差與順序：選中此項(xiàng)將繪制殘差與數(shù)據(jù)順序?qū)Ρ葓D。每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的行號都顯示在 x 軸上 - 例如，1 2 3 4... n。 四合一：選擇此項(xiàng)將顯示排列在一起

問兩道概率題

【概率的定義】 隨機(jī)事件出現(xiàn)的可能性的量度。概率論最基本的概念之一。人們常說某人有百分之多少的把握能通過這次考試，某件事發(fā)生的可能性是多少，這都是概率的實(shí)例。 ■概率的頻率定義 隨著人們遇到問題的復(fù)雜程度的增加，等可能性逐漸暴露出它的弱點(diǎn)，特別是對于同一事件，可以從不同的等可能性角度算出不同的概率，從而產(chǎn)生了種種悖論。另一方面，隨著經(jīng)驗(yàn)的積累，人們逐漸認(rèn)識到，在做大量重復(fù)試驗(yàn)時(shí)，隨著試驗(yàn)次數(shù)的增加，一個(gè)事件出現(xiàn)的頻率，總在一個(gè)固定數(shù)的附近擺動(dòng)，顯示一定的穩(wěn)定性。R.von米澤斯把這個(gè)固定數(shù)定義為該事件的概率，這就是概率的頻率定義。從理論上講，概率的頻率定義是不夠嚴(yán)謹(jǐn)?shù)?。A.H.柯爾莫哥洛夫于1

minitab里單值控制圖縱坐標(biāo)標(biāo)簽怎么改

minitab里單值控制圖縱坐標(biāo)標(biāo)簽改法，打開準(zhǔn)備好的word文檔，選中需要插入題注的圖片，切換到“引用”選項(xiàng)卡，找到題注組中的“插入題注”按鈕，進(jìn)行點(diǎn)擊，這個(gè)時(shí)候會彈出一個(gè)對話框。2、在彈出的“題注”對話框中，題注文本框自動(dòng)顯示“Figure1”在標(biāo)簽下拉列表框中選擇“Figure”選項(xiàng)，位置下拉列表中選擇“所在項(xiàng)目的下方”選項(xiàng)。這個(gè)時(shí)候單擊“新建標(biāo)簽”按鈕，在彈出的“新建標(biāo)簽”對話框中，標(biāo)簽文本框中輸入“圖”就可以了。3、點(diǎn)擊確定按鈕，返回題注對話框中，這個(gè)時(shí)候在題注文本框中就會自動(dòng)顯示“圖1”在標(biāo)簽下拉列表中自動(dòng)顯示為“圖”選項(xiàng)，然后其他默認(rèn)不變，點(diǎn)擊確定即可。