Minitab

Minitab Express è progettato per Windows e per Mac, appositamente per soddisfare le esigenze statistiche dei corsi introduttivi di statistica. È pensato per permettere agli studenti di imparare rapidamente a padroneggiare il software e  consentire loro di concentrarsi sull’apprendimento dei concetti statistici.

Minitab Express include un’accattivante interfaccia facile da usare, nonché gli strumenti grafici e statistici essenziali per visualizzare ed esplorare i dati, in modo tale da risultare il software perfetto da abbinare ai libri di testo principali, per gli studenti che sono nuovi alla statistica.

Minitab Express e Minitab 17 sono simili, ma al contempo differenti. Ad esempio, entrambi i prodotti sono progettati per essere il più semplice possibile da usare: si importano i dati, si scegli il tipo di analisi che si vuole effettuare ed il software la esegue.

Ma Minitab Express si concentra maggiormente sulle tecniche statistiche introduttive, e per esse possiede una gamma di strumenti mirati. Un altro aspetto che li differenzia concerne il fatto che Minitab Express  sia disponibile per Mac e PC. Questo perché si vogliono mettere gli insegnanti in condizione di poter insegnare senza problemi su entrambe le piattaforme.

La versione 17 di Minitab ha introdotto importanti novità:

Assistant

La versione Minitab 16 introduceva l’Assistant, una interfaccia interattiva che guidava l’utilizzatore nella scelta e definizione dell’analisi, un valido aiuto per l’interpretazione e la presentazione dei risultati.

Con Minitab 17 l’Assistant è stato ulteriormente ampliato, infatti ora include anche: DOE e Multiple Regression. Inoltre è stata migliorata tutta la gestione dei risultati e dei grafici.

Nel nuovo Assistant troverete anche nuove funzionalità per le seguenti aree: Measurement Systems Analysis, Capability Analysis, Hypothesis Tests e Control Charts.

Regression e ANOVA

Minitab 17 è un valido aiuto per esplorare le relazioni che possono esistere tra le variabili, grazie alle nuove funzionalità per regression, binary logistic regression e ANOVA.

• Con una nuova interfaccia si possono velocemente specificare i termini del modello
• Identificare istantaneamente variabili importanti utilizzando la selezione automatica del modello
• Esplorare visivamente i risultati con nuovi ulteriori grafici
• Trovare impostazioni ottimali del modello con il nuovo response optimizer

Design of Experiment

Minitab 17 offre un rinnovato Design of Experiments, con miglioramenti che consentono la determinazione in modo efficiente di quali fattori ed interazioni influenzino il processo.

• Selezione automatica del modello per factorial e response surface designs
• È possibile applicare il response optimizer al factorial designs
• Si possono includere i fattori categoriali nel response surface designs

Miglioramenti e Nuove Statistiche

Minitab 17 abbina un livello di potenza analitica più ampia a nuovi strumenti avanzati.

Bubble Plot

Un grafico che consente di visualizzare 4 variabili in uno spazio 2D aggiungendo agli assi X e Y anche la dimensione dell’area che rappresenta la terza variabile ed il colore che rappresenta la quarta variabile

Poisson Regression

Questa regressione è di aiuto per investigare sulla relazione tra 2 variabili quando in risposta si ha un conteggio, come il numero di macchine che hanno dei problemi o il numero di parti cesarei in un ospedale.

Outlier Tests

Vengono utilizzati i tests di Grubbs’ and Dixon’s per determinare gli outliers in un dataset.

Studi di stabilità

Analizzare la stabilità di un prodotto nel tempo e determinare il ciclo vita. Per esempio, nell’industria farmaceutica può essere utile per studiare il rapporto tra concentrazione di farmaco ed il tempo attraverso diversi lotti.

Equivalence Testing

Determinare se le medie di un prodotto o le medie nei processi siano abbastanza vicine per essere considerate equivalenti.

Grafici Aggiornati

E’ stato aggiornato l’intero aspetto dei grafici, ammodernando il colore palette, aggiornando i font e altro ancora. Ora si possono avere ancora maggiore possibilità di creare presentazioni chiare e impressionanti.

Statistiche di Base

Un completo set di strumenti statistici, incluso Descriptive Statistics, Hypothesis Tests, Confidence Intervals e Normality Tests.

Regressione ed ANOVA

Queste tecniche consentono di scoprire le relazioni tra le variabili e di identificare fattori importanti che influenzano la qualità del prodotto o del servizio.

Strumenti per la Qualità

Determinare se il sistema di misura sia adeguato, stimare quanto il processo rispetti i limiti di specifica, creare piani di campionamento, ed altro.

Design of Experiments

Trovare le corrette impostazioni per ottimizzare il funzionamento del processo utilizzando Factorial, Response Surface, Mixture and Taguchi designs.

Carte di Controllo

Monitorare i processi nel tempo e valutarne la loro stabilità.

Affidabilità e Sopravvivenza

Determinare il ciclo vita di un prodotto utilizzando una ampia gamma di strumenti incluso Distribution Analysis and Accelerated Life Testing.