Minitab 中包括哪些图形？ | minitab圖表
使用直方图可评估数据的形状和中心趋势，以及评估数据是否服从特定分布（如正态分布）。
在Minitab 中，选择图形 > 直方图。
条形表示落于连续区间内的观测值 ...menuMinitab® 18支持Minitab中包括哪些图形？了解关于Minitab18 的更多信息关于本主题概述检查变量对之间的关系检查并比较分布比较变量的汇总或单个值评估计数分布绘制随时间变化的一系列数据检查三个变量之间的关系内置图形概述Minitab在“图形”菜单上提供了一套灵活的图形以支持各种分析需要。
创建图形时有许多自定义选项可用，且创建图形后还有更多选项可用。
除了“图形”菜单中提供的图形以外，Minitab还在“统计”菜单上提供了特定于分析的图形（如控制图）。
Minitab还有属于许多统计分析一部分的内置图形。
检查变量对之间的关系使用这些图形研究一对或多对变量之间的关系。
例如，您可以评估以下内容：土壤pH值与植物生长之间的关系油的粘性、存放时间和温度与赛车发动机加速性能和磨损之间的关系散点图使用散点图可评估两个变量之间的关系。
两个变量的值作为标绘每个观测值的X和Y坐标。
在Minitab中，选择图形 >散点图。
矩阵图使用矩阵图可同时评估几对变量之间的关系。
矩阵图是单独的散点图的阵列。
在Minitab中，选择图形 >矩阵图。
气泡图使用气泡图可以研究单个图上三个变量之间的关系。
与散点图一样，气泡图绘制y变量与x变量之间的关系。
但是，气泡图上的符号（又称为气泡）的大小各异。
每个气泡的面积表示第三个变量的值。
在Minitab中，选择图形 >气泡图。
边际图使用边际图可评估两个变量的分布以及它们之间的关系。
边际图是在边际中有直方图、箱线图或点图的散点图。
在Minitab中，选择图形 >边际图。
检查并比较分布使用这些图形可评估并比较分布的属性，如：样本值的居中位置。
样本分布是对称的还是偏斜的。
样本数据是否服从特定分布。
样本分布中存在多少个峰值（多个峰值可能表示数据来自多个总体）。
样本中最常见的观测值是什么。
直方图使用直方图可评估数据的形状和中心趋势，以及评估数据是否服从特定分布（如正态分布）。
在Minitab中，选择图形 >直方图。
条形表示落于连续区间内的观测值个数。
由于每个条形都表示许多观测值，因此具有大量数据时，直方图最有用。
点图使用点图可评估数据的形状和中心趋势。
点图与直方图类似，分为多个区间。
但是，在数据量较少时，点图可能会比直方图有用，这是由于每个点都表示单个或少量观测值。
在Minitab中，选择图形 >点图。
点图对于比较数据组也非常有用。
茎叶图使用茎叶图可以区间格式显示实际数据值。
尽管茎叶图类似于点图，但茎叶图具有自己的特点。
茎叶图具有如下功能：使用样本值的前导数字确定区间（例如，一个区间可以有0到9之间的值，另一个区间可以有10到19之间的值，依此类推）。
显示各个值中的数字而不是点，并且每个数字都表示一个观测值。
显示在“会话”窗口中，而不是“图形”窗口中。
在Minitab中，选择图形 >茎叶图。
概率图使用概率图可执行以下操作：确定数据服从特定分布的程度。
拟合的程度由数据点服从拟合线的程度表示。
获取参数估计值和估计的总体百分位数。
比较样本分布。
在Minitab中，选择图形 >概率图。
Minitab根据估计的累积概率标绘每个测量值。
可以变换尺度，以使拟合分布形成一条直线。
经验累积分布函数使用经验累积分布函数图形可执行以下操作：确定数据服从特定分布的程度。
当步阶函数相当接近拟合线时，会表现出良好的拟合。
获取参数估计值和估计的总体百分位数。
比较样本分布。
在Minitab中，选择图形 >经验累积分布函数。
Minitab绘制表示在样本中观测到的累积分布的步阶函数，以及基于根据样本估计的参数的拟合累积分布。
概率分布图使
在Minitab 中，选择图形 > 直方图。
条形表示落于连续区间内的观测值 ...menuMinitab® 18支持Minitab中包括哪些图形？了解关于Minitab18 的更多信息关于本主题概述检查变量对之间的关系检查并比较分布比较变量的汇总或单个值评估计数分布绘制随时间变化的一系列数据检查三个变量之间的关系内置图形概述Minitab在“图形”菜单上提供了一套灵活的图形以支持各种分析需要。
创建图形时有许多自定义选项可用，且创建图形后还有更多选项可用。
除了“图形”菜单中提供的图形以外，Minitab还在“统计”菜单上提供了特定于分析的图形（如控制图）。
Minitab还有属于许多统计分析一部分的内置图形。
检查变量对之间的关系使用这些图形研究一对或多对变量之间的关系。
例如，您可以评估以下内容：土壤pH值与植物生长之间的关系油的粘性、存放时间和温度与赛车发动机加速性能和磨损之间的关系散点图使用散点图可评估两个变量之间的关系。
两个变量的值作为标绘每个观测值的X和Y坐标。
在Minitab中，选择图形 >散点图。
矩阵图使用矩阵图可同时评估几对变量之间的关系。
矩阵图是单独的散点图的阵列。
在Minitab中，选择图形 >矩阵图。
气泡图使用气泡图可以研究单个图上三个变量之间的关系。
与散点图一样，气泡图绘制y变量与x变量之间的关系。
但是，气泡图上的符号（又称为气泡）的大小各异。
每个气泡的面积表示第三个变量的值。
在Minitab中，选择图形 >气泡图。
边际图使用边际图可评估两个变量的分布以及它们之间的关系。
边际图是在边际中有直方图、箱线图或点图的散点图。
在Minitab中，选择图形 >边际图。
检查并比较分布使用这些图形可评估并比较分布的属性，如：样本值的居中位置。
样本分布是对称的还是偏斜的。
样本数据是否服从特定分布。
样本分布中存在多少个峰值（多个峰值可能表示数据来自多个总体）。
样本中最常见的观测值是什么。
直方图使用直方图可评估数据的形状和中心趋势，以及评估数据是否服从特定分布（如正态分布）。
在Minitab中，选择图形 >直方图。
条形表示落于连续区间内的观测值个数。
由于每个条形都表示许多观测值，因此具有大量数据时，直方图最有用。
点图使用点图可评估数据的形状和中心趋势。
点图与直方图类似，分为多个区间。
但是，在数据量较少时，点图可能会比直方图有用，这是由于每个点都表示单个或少量观测值。
在Minitab中，选择图形 >点图。
点图对于比较数据组也非常有用。
茎叶图使用茎叶图可以区间格式显示实际数据值。
尽管茎叶图类似于点图，但茎叶图具有自己的特点。
茎叶图具有如下功能：使用样本值的前导数字确定区间（例如，一个区间可以有0到9之间的值，另一个区间可以有10到19之间的值，依此类推）。
显示各个值中的数字而不是点，并且每个数字都表示一个观测值。
显示在“会话”窗口中，而不是“图形”窗口中。
在Minitab中，选择图形 >茎叶图。
概率图使用概率图可执行以下操作：确定数据服从特定分布的程度。
拟合的程度由数据点服从拟合线的程度表示。
获取参数估计值和估计的总体百分位数。
比较样本分布。
在Minitab中，选择图形 >概率图。
Minitab根据估计的累积概率标绘每个测量值。
可以变换尺度，以使拟合分布形成一条直线。
经验累积分布函数使用经验累积分布函数图形可执行以下操作：确定数据服从特定分布的程度。
当步阶函数相当接近拟合线时，会表现出良好的拟合。
获取参数估计值和估计的总体百分位数。
比较样本分布。
在Minitab中，选择图形 >经验累积分布函数。
Minitab绘制表示在样本中观测到的累积分布的步阶函数，以及基于根据样本估计的参数的拟合累积分布。
概率分布图使