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minitab逻辑回归分析,Minitab相关性与回归分析

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1、MINITAB统计 分析教程的内容简介minltab Statistics分析软件包最早由宾夕法尼亚州立大学开发，至今已有30多年的历史 。其特点是:操作简单，软件兼容性好，功能多，精度高(双精度计算)，对硬件要求低，最新的现代图表引擎，强大的宏等功能 。Minltab软件可以从网上免费下载试用 。minltab作为统计学教学软件包，与sas、bmdp、spss并驾齐驱，其statistics 分析模块包括基础统计分析、回归、方差-3 。信度/存活率分析，多元分析，时间序列分析 ， 统计报告(检验)，非参数检验，探索性数据分析，功效和样本量 。

2、你会用 minitab中的逐步 回归吗?^-^不知道怎么用?求解答statistics >回归>为了识别预测变量的有用子集 ， 逐步删除变量和向回归 model添加变量 。Minitab提供了标准逐步回归(添加和删除变量)、前向选择(添加变量)和后向排除(删除变量)三种常用流程 。选择逐步方法时 ， 可以在初始模型的预测变量中输入一组初始预测变量 。如果这些变量的p值大于选择的Alpha值，则删除这些变量 。

当您选择逐步方法或向前选择方法时，您可以设置a的值，以便在带有Alpha的选定模型中输入新变量 。当您选择逐步方法或向后消除方法时，您可以设置a的值，以通过Alpha删除从模型中删除变量 。有关逐步操作的潜在问题的讨论，请参见使用自动选择过程 。对话框项目响应:输入y，这是响应变量 。预测变量:输入包含x(即预测变量)的列，以将其包括在模型中 。

3、用 minitab进行 回归 分析,T和P=*,代表啥意思!!!紧急,谢谢t是样本值带入的t检验统计量的值，一般称为t检验的观测值 ， p值为检验p值 。通俗地说，就是统计量的观测值出现的概率 。如果非常?。?就有理由怀疑原来的假设，拒绝它，因为假设检验的原理是小概率事件不可能在一个实验中发生！很明显，p值越小 ， 拒绝越干脆 ， 原假设越不可信！这比指定显著性级别更具体 。

4、 minitab足部逐步 回归以后的结果怎么去解释根据数据的条件，在做相关时分析，要求两个变量都是随机变量(例如，人体身长体重、血硒、发硒)；做回归 分析时 ， 要求因变量是随机的 ， 自变量可以是随机的，也可以是一般的(即变量的值可以事先指定，如用药剂量) 。回归 分析和correlation 分析都是研究变量之间关系的统计学题目 。他们的区别主要有以下几点:1 .在回归 分析中，Y被调用 。

5、 minitab数据处理报错?数据输入错误的频率高达27% 。即使采用保守的“复式”方法记录数据，每个数据值输入两次，这种情况也不容乐观 。对于这种情况我们能做些什么呢？是为了支持古希腊女神 ， 用幻觉和无知掩盖鲁莽的错误？首先，有些老派的建议是不可替代的 。深吸一口气，卷起袖子，反复核对每一项观测数据 。但是如果你没有时间和精力去做这些 ， 这里有三个简单的方法，我们可以利用Minitab快速找出数据的异常值 。
【minitab逻辑回归分析,Minitab相关性与回归分析】
1.使用图形汇总如果你已经测量了(连续的)数据，我们就要养成使用图形汇总来检查数据的习惯分析，而不是把数据当成圣物 。我们可以选择统计>基本统计>图形汇总 。通过查看最小值和最大值，确保它们在正常范围内 。在方框图中 ， 数据中的任何异常值都将用星号突出显示 。您可以将光标移动到星号标记的点，以确定其数据值和在工作表中的位置 。

6、用 minitab做的非线性 回归怎么判断好坏从四个方面回答:1 。设计类型是完全随机比较两组数据，不知道数据是不是连续变量 。2.比较方法:如果数据是连续的，两组数据分别服从正态分布——方差齐性(方差齐性检验)，可以用t检验 ， 如果不满足上述条件，可以用秩和检验 。3.想知道两组数据有没有明显的差异？我想知道这种明显的不同意味着什么？你问的是差异是否有统计学意义(即差异的概率是多少)还是两个人群的差异波动在哪个区间？
7、 minitab是什么 minitab是6σ管理的专用工具软件 。在做6σ项目时，可以利用其强大的统计和分析函数处理数据分析并确定自己目前的西格玛水平，-3.提高西格玛水平 。其主要功能如下:基础统计学数理统计分析，质量分析:量具偏差分析，过程能力分析假设检验， 。

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