Minitab指南第二部分.docx
- 文档编号:24597571
- 上传时间:2023-05-29
- 格式:DOCX
- 页数:12
- 大小:162.42KB
Minitab指南第二部分.docx
《Minitab指南第二部分.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《Minitab指南第二部分.docx(12页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
Minitab指南第二部分
Minitab指南第二部分
Minitab操作指南2~SessionTwo:
输入和探索数据综述
SessionTwo:
输入和探索数据综述
背景
研究者发现单个白杨树的克隆可以快速生长出树干结实的白杨树,这些树或许将来可以被用来作为传统燃料的替代能源。
研究者种植了252棵白杨,分别种在两个不同的地点:
一个是在小溪边:
土地肥沃,灌溉充足,一个是在一个山坡上:
土地干燥,而且是沙地。
然后测量3年龄的树的直径,高度和干燥后的重量。
科学家希望知道是否从测量到的直径和高度可以来预言树木的重量。
在本课将学到
.输入和编辑数据
.计算基本统计量
.使用计算器创建一个新的变量
.创建一个拟合线性图
.使用简单回归分析来找出两个变量之间的关系
.在检查和修正了数据错误以后重新运行分析
Step1:
开始一个新的项目
Step2:
打开一个工作表
Step3:
从键盘输入数据
Step4:
输入模式数据
Step5:
计算描述统计量
Step6:
执行算术
Step7:
创建一个拟合线性图
Step8:
执行简单的回归分析
Step9:
编辑数据
Step10:
再次执行回归分析
Step11:
保存和退出
Minitab操作指南2~Step1.开始一个新项目
Step1.开始一个新项目
.如果你没有在运行Minitab,则打开程序
.如果你已经完成了SessionOne,要开始一个新的项目,从菜单选择File>New,选择MinitabProject,然后点击OK
如果你还没有保存对当前项目所作的任何更改,Minitab会提示你保存。
Minitab操作指南2~Step2:
打开一个工作表
Step2:
打开一个工作表
数据保存在工作表POPLAR1.MTW中,位于Minitab安装目录下的Data目录(位于MINITAB安装目录,一般为C:
\ProgramFiles\MINITAB14\Data\)中
1从菜单选择File>OpenWorksheet
2打开Data目录,然后选择工作表POPLAR1.MTW
3点击Open,然后点击OK(如果需要的话)
这个工作表包含了3个变量:
Diameter(直径),Height(高度)和Weight(重量),每个变量都包含了15个观测值.
Minitab操作指南2~Step3:
从键盘输入数据
Step3:
从键盘输入数据
假定你刚获得了5个新的观测值,你必须增加数据到工作表中。
1按下[End]键,跳到工作表数据的最后一行;按方向键盘
一次来到16行的第一个空白单元格,或者使用鼠标,直接点击16行的第一个空白单元格。
2确定数据录入箭头(
位于工作表左上角)指向右侧。
如果没有,点击它来改变方向。
3从左到右依次输入下列数据
1.52[Enter]2.9[Enter].07[Ctrl]+[Enter]
4.51[Enter]5.27[Enter].79[Ctrl]+[Enter]
1.18[Enter]2.2[Enter].03[Ctrl]+[Enter]
3.17[Enter]4.93[Enter].44[Ctrl]+[Enter]
3.33[Enter]4.89[Enter].52[Ctrl]+[Enter]
提示
如果你输入了错误的值,点击工作表,移动到该值所在的单元格(内容自动被选定),输入正确的值,然后按下[Enter]键即可。
Minitab操作指南2~Step4:
输入模式数据
Step4:
输入模式数据
现在你要创建一个新的变量Site(地点)来表明观测值是从土壤肥沃,灌溉充足的地点取得的(值为1),或者是从土壤干燥,沙地的地点取得的(值为2).工作表的前面10个数据对应是从地点1取得的,后面10个数据则是从地点2取得的。
你可以直接在数据窗口输入数据,但是因为你的数据符合某种模式,所以你可以使用自动填充功能(Autofill)来创建模式数据
1来到列C4,选择直接在列数字下面的列名称单元格
2输入Site,然后按下[Enter]
3在行1输入数字1
4让鼠标经过选择的单元格的右下角。
十字指针(crosshair)会从白色的变成黑色实体的,这表明现在在自动填充模式中。
5按下鼠标左键并且拖拉鼠标指针到第十行。
自动填充功能将自动用1填充所选择的单元格。
6在行11,输入2
7当鼠标指针变成自动填充指针后,拖拉指针到行20
新的Site列出现在项目管理器(ProjectManager)的列目录中。
从工具栏点击
两次就可以看到。
注意
你应该经常保存你的工作.因为你刚才输入了新的数据,你应该马上保存你所作的工作.选择File>SaveProject,然后按下[Ctrl]+[S]
Minitab操作指南2~Step5:
计算描述统计量
Step5:
计算描述统计量
你决定产生描述树的Diameter,Height和Weight变量数据的汇总表格,以便用来比较不同地点(Site)的树的信息。
1从菜单选择Stat>BasicStatistics>DisplayDescriptiveStatistics
2在变量列表框中,选中Diameter,然后按下鼠标左键并且拖拉鼠标,高亮选中Diameter,Height和Weight,然后点击Select
3在Byvariable,输入Site
使用Site作为Byvariable(分类变量)来告诉Minitab生成变量Diameter,Height和Weight对应Site1和Site2的单独的统计信息。
注意
当你选择了一系列的列后,Minitab使用一个破折号来缩短显示选中的这一系列列。
例如,Diameter-Weight意味着对应变量Diameter,Height和Weight
4点击Statistics
5取消SEofmean,Firstquartile,Thirdquartile和Nmissing指标的选中状态,去掉前面框中的勾即可。
6点击Graphs选项
7选中Individualvalueplot。
点击OK
Minitab在会话窗口输出文本内容,每个图形(共3个,在这个例子当中)显示在它各自的图形窗口中
DescriptiveStatistics:
Diameter,Height,Weight
Variable Site N Mean StDev Minimum Median Maximum
Diameter 1 10 2.598 0.916 1.060 2.320 4.090
2 10 3.028 1.284 1.180 3.250 4.770
Height 1 10 4.098 1.103 1.850 4.120 5.730
2 10 4.255 1.254 2.200 4.865 5.540
Weight 1 10 0.3090 0.2528 0.0200 0.2050 0.7800
2 10 0.399 0.366 0.030 0.380 1.110
会话窗口的输出显示了不同地点的(Site)的树的直径(Diameter),高度(Height)和重量(Weight)的描述统计信息。
你可以看到每个地点有10个测量数据。
你也可以快速地看到地点2的树木的直径均值要更大一点
从单值图判断,生长在地点2的白杨树比那些生长在地点1的长的要大。
会话窗口的数据确认在地点2的白杨树的直径,高度和重量的中值比地点1的大。
同样,变量Weight相对于它的均值有一个非常大的标准差,这意味着数据可能存在不一致。
同时可以看到在地点2,树的最小重量是0.03公斤,但是最大的却有1.11公斤。
看起来好像有一些树长的非常好,但同时有一些树就只是处于存活状态而已。
Minitab操作指南2~Step6:
执行算术
Step6:
执行算术
现在我们的任务是要预言树有多重。
基于前面的工作,研究者研究发现,树的重量与树的直径的平方乘上重量所得值之间关系很密切。
因为你已经有了树的直径和重量数据,你可以通过Minitab计算器来计算这个新的变量。
计算器可以执行你输入的方程式,然后把计算结果放在你定义的变量里面。
1从菜单选择Calc>Calculator
2你决定计算新的变量"D2H",对应直径的平方乘以高度所得的值。
在Storeresultinvarialbe,输入D2H
3在Expression输入c1**2*c2,点击OK
这个表达式告诉Minitab先计算变量Diameter(C1)的平方,然后乘上变量Height(C2),然后把结果放到新的变量D2H中。
提示
你同样可以使用鼠标来创建方程式,并使用计算器里面的按钮在变量列表中选择变量。
在数据窗口中显示了刚刚创建的变量D2H
现在保存对项目所作的更改
4选择File>SaveProject,或者按下[Ctrl]+[S]
Minitab操作指南2~Step7:
创建一个拟合线性图
Step7:
创建一个拟合线性图
研究者已经决定了在weight和D2H之间存在了一个关系。
你要查看是否白杨树也存在这个关系以及长的多强壮,所以创建了对应变量D2H的Weight的拟合线性图,
1从菜单选择Stat>Regression>FittedLinePlot
2在Response(Y),输入Weight
3在Predictor(X),输入D2H。
然后点击OK
从图中可以明显的看出weight和D2H之间线性关系.也就是随着D2H的增加,weight也在增加.R平方值表明可以用D2H来解释Weight的83.3%的差异.从图中可以明显的看出,大部分的数据点是随机分布的,但也存在一些异常点。
Minitab操作指南2~Step8:
执行简单回归分析
Step8:
执行简单回归分析
在最后一步,你看到随着D2H的增加,Weight也在增加。
你可以通过一个简单回归分析命令来找出D2H是如何预言weight的。
1选择Stat>Regression>Regression
2在Response,输入Weight
3在Predictors,输入D2H
你决定创建一系列残差分析图来检查数据的潜在问题
4点击Graphs
5在ResidualsforPlots,选择Standardized
6在ResidualPlots,选择Histogramofresiduals和Normalplotofresiduals
7在Residualsversusthevariables,输入D2H
8在出现的每个对话框中点击OK
在会话窗口输出中,Minitab显示了回归方程式,系数表,方差分析表,和-在不寻常观测点表中-标示了异常和有影响的观测点(12行和15行)。
在做进一步分析前,你要检查12行和15行,确保包含了有效的数据。
RegressionAnalysis:
WeightversusD2H
Theregressionequationis
Weight=0.0196+0.00758D2H
Predictor Coef SECoef T P
Constant 0.01961 0.04566 0.43 0.673
D2H 0.0075838 0.0007994 9.49 0.000
S=0.129771 R-Sq=83.3% R-Sq(adj)=82.4%
AnalysisofVariance
Source DF SS MS F P
Regression 1 1.5155 1.5155 89.99 0.000
ResidualError 18 0.3031 0.0168
Total 19 1.8187
UnusualObservations
Obs D2H Weight Fit SEFit Residual StResid
12 126 1.1100 0.9756 0.0717 0.1344 1.24X
15 74 0.0700 0.5779 0.0374 -0.5079 -4.09R
Rdenotesanobservationwithalargestandardizedresidual.
XdenotesanobservationwhoseXvaluegivesitlargeinfluence.
Minitab同时显示了3个图形:
残差正态概率图,残差柱状图,D2H对应残差图。
快速地查看所有的残差图发现残差不是正态分布的,数据包含异常
Minitab操作指南2~Step9:
编辑数据
Step9:
编辑数据
在前面一步,你发现了两个异常点。
在做进一步分析前,检查行12和15来确保包含了有效数据。
1要查看工作表,点击数据窗口,或从菜单选择Window>POPLAR1.MTW,或者按下[Ctrl]+[D]
2跳到第一个异常点(在Weight列的12行)
.选择Editor>GoTo(选择第一个GoTo)
.在Entercolumnnumberorname,输入Weight
.在Enterrownumber,输入12,点击OK
数据窗口现在显示Weight的第12个观测值为高亮单元格.
所有的Weight和D2H看起来都很大,所以你再次检查研究者的日志。
显然地,12号白杨树是非常重的树-值是正确地.
3点击15行的Weight值,高亮显示它,或者按
3次
再次检查日志,发现这个值实际上是错误的。
正确的值是0.70,而不是0.07
4输入7,按下[Enter]
Minitab操作指南2~Step10:
再次运行回归分析
Minitab操作指南2~Step11:
保存和退出
Step11:
保存和退出
1从菜单选择File>SaveProject
2在Filename,输入POPLAR1作为项目的名字。
如果忽略后缀名.MPJ,Minitab自动在保存的项目后面增加它
3点击Save
4如果看到一个消息询问是否要覆盖一个已经存在的文件,点击Yes
5如果要在这时候休息一下,你可以退出,选择File>Exit,或者继续课程三:
分析数据.
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- Minitab 指南 第二 部分