太多还是不足：样本数量和统计分析 | Too Much or Not Enough: Sample Sizes and Statistical Analysis
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进行统计分析最实际的理由是，只收集一小部分数据，而不是整个总体。灵活收集采样数据可节省时间和资金，但灵活性的代价是决策出现错误。
利用指数加权移动平均值 (EWMA) 控制图检测过程均值中较小的偏移 | Detect Small Shifts in the Process Mean with Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) Charts
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控制图是专业时间序列图，可协助您确定过程是否受统计控制。尽管 Xbar-R 和单值控制图等几个使用最广泛的控制图能够出色地检测出过程中较大的偏移（1.5+ 西格玛偏移），但对于较小的偏移，您可能需要不一样的功能。我们看下指数加权移动平均值 (EWMA) 控制图。
使用 Minitab 回归进行预测分析 – 第二部分 | Predictive Analytics using Minitab's Regression – Part II
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回归的目的是进行准确预测。模型中的项（线性、交互、二次）和用于计算模型的样本数据是影响模型可预测性的两大因素。项过多的模型通常会过度拟合样本数据，但会导致对新数据值的预测不佳。
使用 Minitab 回归进行预测分析 – 第一部分 | Predictive Analytics using Minitab's Regression – Part I
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尽管市场上有许多新的预测分析和机器学习工具，但 Minitab 回归仍是构建预测模型的经典工具。回归允许用户对响应与各种预测变量之间的关系进行建模。公司需要正确使用预测工具，而 Minitab 回归可以帮助实现有意义的预测建模能力！
如何设计、分析并解读扩展量具 R&R 研究的结果 | How to Design, Analyze and Interpret the Results of an Expanded Gage R&R Study
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本文中解释了为什么标准量具 R&R 无法充分评估多种测量系统的能力，并演示了当标准研究无法满足要求时扩展量具 R&R 是全面描述测量系统特征的理想工具。
使用 Engage 或 Workspace 创建 Monte Carlo 模拟的 4 个简单步骤 | The 4 Simple Steps for Creating a Monte Carlo Simulation with Engage or Workspace
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今天我们将介绍如何使用 Minitab 为已知的工程公式和 DOE 方程创建 Monte Carlo 模拟。