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创新 为了更好
Innovate for better
| 协助 | 图形 | 基本统计量 |
| 测量系统分析 能力分析 图形分析 假设检验 回归 DOE 控制图 |
散点图、矩阵图、箱线图、点图、直方图、控制图、时间序列图等 等值线图和旋转 3D 图 概率图和概率分布图 数据更改时自动更新图形 对图形使用笔刷以研究关注点 导出：TIF、JPEG、PNG、BMP、GIF、EMF |
描述性统计量 单样本 Z 检验、单样本 t 检验、双样本 t 检验、配对 t 检验 单比率检验和双比率检验 单样本 Poisson 率检验和双样本 Poisson 率检验 单方差检验和双方差检验 相关和协方差 正态性检验 异常值检验 Poisson 拟合优度检验 |
| 回归 | 方差分析 | 测量系统分析 |
| 线性回归和非线性回归 二元、顺序和名义 Logistic 回归 稳定性研究 偏最小二乘 正交回归 Poisson 回归 图：残差、因子、等值线、曲面等。 逐步：p 值、AICc 和 BIC 选择标准 最佳子集 响应预测和优化 回归验证和二元 Logistic 回归* |
方差分析 一般线性模型 混合模型 多变量方差分析 多重比较 响应预测和优化 等方差检验 图：残差、因子、等值线、曲面等。 均值分析 |
数据收集工作表 量具 R&R 交叉 量具 R&R 嵌套 扩展的量具重复性与重现性 量具运行图 量具线性和偏倚 类型 1 量具研究 属性量具研究 属性一致性分析 |
| 质量工具 | 试验设计 | 可靠性/生存 |
| 运行图 Pareto 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 多变量控制图：T 方、广义方差、MEWMA 稀有事件控制图：G 和 T 历史/过程偏移控制图 Box-Cox 和 Johnson 转换 个体分布标识 过程能力：正态、非正态、属性、批处理 Process Capability SixpackTM 公差区间 抽样验收和 OC 曲线 多变异图 变异性控制图 |
定义筛选设计 * Plackett-Burman 设计 二水平因子设计 裂区设计 一般因子设计 * 响应曲面设计 混料设计 D 最优设计和基于距离的设计 田口设计 用户指定的设计 分析二元响应 分析因子设计的变异性 修补试验 效应图：正态、半正态、Pareto 响应预测和优化 图：残差、主效应、交互作用、立方、等值线、曲面、线框 |
参数分布分析和非参数分布分析 拟合优度测量 确切失效数据、右删失数据、左删失数据和区间删失数据 加速寿命检验 寿命数据回归 检验计划 阈值参数分布 可修复系统 多种失效模式 概率单位分析 Weibayes 分析 图：分布、概率、故障、生存 保证分析 |
| 功效和样本数量 |
预测式分析* |
多变量 |
| 用于估计的样本数量 公差区间的样本数量 单样本 Z、单样本 t 和双样本 t 配对 t 单比率和双比率 单样本 Poisson 率和双样本 Poisson 率 单方差和双方差 等价检验 单因子方差分析 二水平、Plackett-Burman 和一般全因子设计 功效曲线 |
CART® 分类* CART® 回归* |
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 alpha |
| 时间序列和预测 | 非参数 | 等价检验 |
| 时间序列图 趋势分析 分解 移动平均 指数平滑 Winters 法 自相关函数、偏自相关函数和互相关函数 综合自回归移动平均 (ARIMA) |
符号检验 Wilcoxon 检验 Mann-Whitney 检验 Kruskal-Wallis 检验 Mood 中位数检验 Friedman 检验 游程检验 |
单样本和双样本、配对 2x2 交叉设计 |
| 表 | 模拟和分布 | 宏和自定义 |
| 卡方检验、Fisher 精确检验和其他检验 卡方拟合优度检验 计数和交叉分组表 |
随机数生成元 概率密度、累积分布和逆累积分布函数 随机抽样 自引导和随机化检验 |
可自定义的菜单和工具栏 大量首选项和用户配置文件 功能强大的脚本功能 Python 集成* |
