现在,您已经创建了第二个图形,请用些时间研究一下吧。您注意到,标题和组块的排列看起来与所创建的散点图不一致。随着进一步研究图
形,您注意到(由于数据提示在图形中并不会立即出现精确的中位数值。这些是可能会影响编辑的因素。
箱线图已完成,但您可能希望通过各种统计过程继续研究数据的分布。图形可能使您产生疑问,即组的中位数之间实际存在多大差异,或者组 观测值范围内的方差是否足以引起关注。
现在,已具有如您所需的图形,应该继续下一个目标了:创建图形布局。将刻度标签放置在同侧,并在组块之间制造空 白。
1 双击组块标签。 2 单击 排列 选项卡。
3 在 行和列 下,选择 自定义 。 4 在 行 中输入 1,在 列 中输入 3。 5 在 组块间的边际 中,输入 0.02。 6 单击 选项 选项卡。
7 在 适当时改变组块上的刻度 下,选择 不改变 组块 ,并单击 确定 。 轴标签和标题
更改标题以匹配所创建的散点图。由于 X 轴刻 度标签只是描述性的,因此可将其删除。 4 双击标题。
5 在 文本 中,键入 最大负载重量的分布 。
组块
6 在 大小 中,输入 14,并单击 确定 。 7 选择 X 轴标签并单击 。 添加并编辑数据标签
添加中位数标签并更改其显示特征。 1 选择 编辑器 > 添加 > 数据标签 。 2 单击 中位数 选项卡。
3 在 标签类型 下,选择 使用 y 值作标签 ,并 单击 确定 。 4 双击中位数标签。 5 单击 字体 选项卡。 6 从 颜色 中选择 。 7 在 样式 下选中 粗体 。 8 在 大小 中输入 18。 9 单击 对齐 选项卡。 10 在 偏移 下选择 自定义 。
11 在 水平 中,输入 0.02,并单击 确定 。 步骤 16:创建布局
从同一图形对话框中创建多个图形时,可以单独地显示各个图形,也可以用 多图形 选项在同一页上显示各个图形。但是,除非以后创建布局,
否则在创建不同类型的图形时您只能在不同页上显示这些图形。为了进行演示,您要在同一页上显示箱线图和散点图。
图形窗口输出
步骤 17
:其他应用程序中的图形
作为任务的最终目标之一,您需要向论述图形中所发现内容的文档中添加图形布局。尽管使用 ReportPad 可以在 Minitab 中创建报告,但您 决定使用 Microsoft Word 生成报告。
无论要将图形复制到字处理文档还是幻灯片演示文稿,过程都基本相同。取决于所使用的方法,复制到其他应用程序中的 Minitab 图形可以保 留所有其可编辑的属性。
1 使布局处于活动状态,选择 编辑 > 复制图形 。 2 在 Word 文档中,将光标置于要插入图形的位置。 3 选择 编辑 > 选择性粘贴 。
如果使用其他字处理器,可能没有 选择性粘贴 选项。在此情况下,仍然可以使用 粘贴 ,但无法访问下一步中讨论的选项。
4 在 形式 中,选择 Mtb 图形对象 。这样确保可以在 Word 文档中编辑此图形。如果选择其他选项(例如图片或位图,则生成的图像无法 使用 Minitab 图形编辑工具进行编辑。
5 单击 确定 。
6 在 Word 文档中双击该图形。此时将出现 Minitab 的图形注解工具栏,可以双击任何图形项,以便如在 Minitab 中那样对其进行编辑。
步骤 18:图形和命令语言 1 选择 编辑器 > 布局工具 。 2 在 行 中输入 2。 3 在 列 中输入 1。
4 突出显示 负载与小时的散点 图 ,并单击 。
5 单击 完成 。 输入和研究数据 输入和研究数据 输入和研究数据
8 在每个对话框中单击 确定 。
在会话窗口输出中, Minitab 显示回归方程、系数表、方差分析表,并在异常观测值表中显示异常值和有影响的观测值(第 12 和第 15 行的同一性。继续进行进一步分析之前,要检查第 12 行和第 15 行,以确保其包含的数据有效。
回归分析 : 重量 与 D2H 回归方程为
重量 = 0.0196 + 0.00758 D2H
自变量 系数 系数标准误 T P 常量 0.01961 0.04566 0.43 0.673 D2H 0.0075838 0.0007994 9.49 0.000 S = 0.129772 R-Sq = 83.3% R-Sq(调整 = 82.4% 方差分析
来源 自由度 SS MS F P 回归 1 1.5155 1.5155 89.99 0.000 残差误差 18 0.3031 0.0168 合计 19 1.8187 异常观测值
拟合值 标准化
观测值 D2H 重量 拟合值 标准误 残差 残差 12 126 1.1100 0.9756 0.0717 0.1344 1.24 X 15 74 0.0700 0.5779 0.0374 -0.5079 -4.09R R 表示此观测值含有大的标准化残差 X 表示受 X 值影响很大的观测值。
Minitab 还显示三个图形:残差的正态概率图、残差的直方图以及残差与 D2H 。粗略地看一下这些图就能发现残差不是正态 分布的,且数据包含异常值。
输入和研究数据 回归方程为
重量 = 0.0200 + 0.00829 D2H
自变量 系数 系数标准误 T P 常量 0.01999 0.01365 1.46 0.160 D2H 0.0082897 0.0002390 34.68 0.000 S = 0.0387993 R-Sq = 98.5% R-Sq(调整 = 98.4% 方差分析
来源 自由度 SS MS F P 回归 1 1.8108 1.8108 1202.88 0.000 残差误差 18 0.0271 0.0015 合计 19 1.8379 异常观测值
Minitab15简单应用教程-图文.
