minitab正态查询子组大小

游泽刮3919minitab中如何区分正态和非正态分布? 当数据公差为单侧公差时(如要求0—1.5),是否均属于非正态分布? -
桂腾磊17220438988 ______ 是否为正态分布与“公差”没有任何关系,完全取决于数据组本身! 是否为正态分布可以用 统计---基本统计量---正态性检证 来验证 一般,P值大于0.05,即认定为该组数据符合正态分布.

游泽刮3919如何使用minitab计算下记概率 -
桂腾磊17220438988 ______ 你可以使用Minitab中的 计算-概率分布-二项,在窗口中的“实验数”中输入 10,“事件概率”中输入 0.1,选择“输入常量”,输入 3,然后按“确定” 就OK了

游泽刮3919MINITAB中怎么判断工程受不受控 -
桂腾磊17220438988 ______ 首先判断在正常情况下数据是否为正态1.如果是正态的,那么你需要收集合理的数据(一般为25组),后面就是进行数据正态性检验,如果数据为正态,那么画控制图,根据八点判异原则来判断过程是否受控.同时计算CPK,PPK,PPMK等进行...

游泽刮3919用minitab如何转换判断数据属于什么分布 -
桂腾磊17220438988 ______ 你可以先将数据输入到minitab内,用正态分布试一下,看得到的图形状态是怎样的,就可以判定了.

游泽刮3919怎样用minitab做假的spc -
桂腾磊17220438988 ______ 假设你们的产品公差是100±6mm的话,需要做X-R控制图,子组大小为5,控制图中点数为25个.Cp=1.67.由Cp=T/6σ可以推出σ=T/6Cp=12/6/1.67=1.2 .用minitab中生成数据功能,生成正态分布数据125个,均值为100,标准差为1.2.得到这125个数据后,做出来的图肯定是受控的,而且过程能力没有问题,然后再修改其中的某些数值,不要超过控制线即可.这样怎么计算过程能力都OK. 造假需要对知识点有很深的理解,做假比做真的更难,我是说在别人看不出问题的情况下.不管何种原因,掌握知识点才是硬道理.

游泽刮3919怎么用minitab对这组数据进行正交试验分析 -
桂腾磊17220438988 ______ 单因素方差分析 方差分析前提:不同水平下,各总体均值服从方差相同的正态分布.方差齐性检验:采用方差同质性检验方法(Homogeneity of variance) 在spss中打开你要处理的数据,在菜单栏上执行:analyse-compare means--one-way anova,打开单因素方差分析对话框 在这个对话框中,将因变量放到dependent list中,将自变量放到factor中,点击post hoc,选择snk和lsd,返回确认ok 统计专业研究生工作室原创,请勿复杂粘贴

游泽刮3919如何在MATLAB中进行正态分布检验 -
桂腾磊17220438988 ______ 可以用JB( Jarque-Bera)检验, 即 h=jbtest(x) 例:>> x=normrnd(0,1,1,100);>> jbtest(x) ans = 0(正态分布)>> x = rand(1,100);>> jbtest(x) ans = 1(非正态分布)

游泽刮3919如何使数据正态化 -
桂腾磊17220438988 ______ 首先,可以对数据进行正态化转化,然后对转化之后的数据进行相关统计.这样的正态化过程是非线性转化的过程,事实上已经改变了原始数据的分布形态,所以,结果的准确性会降低,在推论时应该非常谨慎.数据正态化的方法有多种,经常采用的是将原始分求平方根、对数或者倒数,然后再对转化好的数据进行正态性检验. 其次,如果你不想进行正态化转化,对于上述数据,还可以采用非参数检验.只不过,原本连续的数据只能降低为等级数据或者计数数据来使用了.

游泽刮3919对于一组共28 个数据进行正态性检验.使用MINITAB 软件 先... - 上学吧
桂腾磊17220438988 ______ matlab里有直接的函数.调用语法如下:(正态分布又被称为高斯分布) y=gaussmf(x,[sigc]) 其中x是变量,sig就是你图片里的σ,而c就是你图片里的μ,比如:下面是一个例子,你可以直接复制到matlab中运行就可以得到一个方差为2,均值为5的正态分布函数了:x=0:0.1:10; y=gaussmf(x,[25]); plot(x,y) xlabel('gaussmf,p=[25]')