Minitab 20注册机使用教程
1、从本地下载数据包后解压，云心安装程序“Setup_x64.exe”选择“中文”然后点击下一步。
2、选择“开始30天免费试用”然后点击下一步。
3、设置安装目录然后点击“下一步”
4、安装完成后将破解补丁复制到安装目录下替换原文件即可。
软件功能
1、通过简化的界面和全新强大功能分析各种规模的数据集
以自身所需的灵活性管理并组织您的项目。通过新的导航器功能，您可以按工作表对结果/分析进行分组并按字母排序或按顺序运行。
借助新的拆分视图功能，您可以轻松并排比较多个分析。
用于 DOE（试验设计）的全新统计功能、逐步回归和正态能力增强功能可加快深度数据分析。
2、不是统计专家也可以根据数据获得所需的见解
该软件 的“协助”是内置的交互式功能，可指导您完成分析，甚至还可以帮助您解释和显示结果。
并非每个人每天都使用数据分析，对于新用户或不经常使用数据分析的用户，该软件的“协助”功能可以提供帮助。
3、行业领先的支持和培训有助于您轻松上手。
学习由统计专家指导的教程，洞察您的数据并改进您的产品和服务的质量。查看我们的全球 公开培训和 定制培训课程。
高水平用户技术支持 — 利用我们最新版的软件，接受训练有素的统计专家所提供的指导，进而学习如何使用该软件中的分析工具来提高您的分析能力。
4、Quality Trainer：涵盖最常用Statistical Software 工具的综合统计课程
电子学习课程 Quality Trainer* 可以对任何新员工或员工成员的入职进行知识补充。Quality Trainer 包括动画课程、小测验和动手实践练习，可帮助您轻松学习统计知识和该软件Statistical software 的使用方法。
全球团队现在可以取得带英文旁白的西班牙文、中文和葡萄牙文版 Quality Trainer。
5、借助 Companion by该软件实现更密切的合作：过程改进管理更加轻而易举
将该软件 Statistical Software 的输出直接发送至 Companion by Minitab。*
从您的 Companion Roadmap 直接插入该软件Statistical Software 项目，而更新将保存在 Companion 项目中。将在Statistical Software 中创建的 Monte Carlo 模拟模型导入 Companion。
Minitab 20特征
1、助手
测量系统分析
能力分析
图形分析
假设检验
回归
美国能源部
控制图
2、图形学
合并散点图*，箱形图，图表，相关图*，点图，热图*，直方图，矩阵图，平行图*，散点图，时间序列图等。
等高线和旋转3D图
概率和概率分布图
随着数据变化自动更新图形
刷图以探索兴趣点
导出：TIF，JPEG，PNG，BMP，GIF，EMF
3、基本统计
描述性统计
一样本Z检验，一样本和二样本t检验，配对t检验
一和两个比例测试
一样本和二样本泊松率测试
一和两个方差检验
相关和协方差
正态性检验
离群值测试
泊松拟合优度检验
4、回归
线性回归
非线性回归
二元，序数和名义逻辑回归
稳定性研究
偏最小二乘
正交回归
泊松回归
绘图：残差，阶乘，轮廓，表面等。
逐步：p值，AICc和BIC选择标准
最佳子集
响应预测和优化
回归和二元Logistic回归的验证*
5、方差分析
方差分析
通用线性模型
混合模型
MANOVA
多重比较
响应预测和优化
测试方差是否相等
绘图：残差，阶乘，轮廓，表面等。
均值分析
6、测量系统分析
数据收集工作表
量具R＆R Crossed
量具R＆R嵌套
量具R＆R扩大
量规运行图
量规线性度和偏差
1型量具研究
属性量表研究
属性一致性分析
7、优质工具
运行图表
帕累托图
因果图
变量控制图：XBar，R，S，XBar-R，XBar-S，I，MR，I-MR，I-MR-R/S，区域，Z-MR
属性控制图：P，NP，C，U，Laney P'和U'
时间加权控制图：MA，EWMA，CUSUM
多元控制图：T2，广义方差，MEWMA
稀有事件图表：G和T
历史/过程中的图表
Box-Cox和Johnson转换
个体分布识别
处理能力：正常，非正常，属性，批次
工艺能力SixpackTM
公差区间
验收采样和OC曲线
多元图表
变异图
8、实验设计
权威的筛选设计
Plackett-Burman设计
两级析因设计
分割图设计
一般析因设计
响应面设计
混合物设计
D优化和基于距离的设计
田口设计
用户指定的设计
分析二进制响应
分析因子设计的可变性
僵化的奔跑
效果图：正常，半正常，帕累托
响应预测和优化
图解：残差，主要效果，相互作用，立方体，轮廓，表面，线框
9、可靠性/生存
参数和非参数分布分析
拟合优度度量
确切的故障，右，左和间隔检查的数据
加速寿命测试
生命数据回归
测试计划
阈值参数分布
可修复的系统
多种故障模式
概率分析
韦贝斯分析
情节：分布，概率，危害，生存
保固分析
10、功效和样本数量
估计样本量
公差间隔的样本量
一样本Z，一样本二和二样本t
配对t
一和两个比例
一样本和二样本泊松率
一和两个方差
等效测试
单向方差分析
两层Plackett-Burman和一般全因子设计
功率曲线
11、预测分析*
CART®分类
CART®回归
随机森林®分类*
随机森林®回归*
TreeNet®分类*
TreeNet®回归*
12、多变量
主成分分析
因子分析
判别分析
聚类分析
对应分析
项目分析和Cronbach的alpha
13、时间序列和预测
时间序列图
趋势分析
分解
均线
指数平滑
温特斯的方法
自动，部分自动和互相关功能
有马
14、非参数
签名测试
Wilcoxon检验
曼惠特尼检验
Kruskal-Wallis检验
情绪中位数测试
弗里德曼检验
运行测试
15、等效测试
一样品和二样品，成对
2x2分频器设计
16、桌子
卡方检验，费舍尔精确检验和其他检验
卡方拟合优度检验
理货和交叉制表
17、模拟和分布
随机数发生器
概率密度，累积分布和逆累积分布函数
随机抽样
自举和随机测试
18、宏和自定义
可自定义的菜单和工具栏
广泛的首选项和用户配置文件
强大的脚本功能
Python整合
R集成*
