如何在通货膨胀时期降低供应链成本 | How to Reduce Supply Chain Costs During Times of Inflation
现在，调查和降低供应链成本比以往任何时候都更重要。尽管公司多年来一直在努力降低供应链成本，但现在降低成本的需求更为迫切。
关于使用 Minitab 的 Python 集成及自动化和数据抓取的教程 | How to Create a Python Visual in Minitab
本博客将通过引导您了解一个真实的场景，展示使用 Python 脚本扩展 Minitab Statistical Software 的功能有多方便。
为什么 Weibull 分布总是广受欢迎 | Why the Weibull Distribution Is Always Welcome
涉及可靠性时，Weibull 分布通常是万能分布，但一定要注意的是，其他分布系列也可以对各种分布形状进行建模。
Minitab 分析为高端度假租赁提供商揭示出人意料的旅客偏好 | Minitab Analysis Reveals Surprising Traveler Preferences for Top Vacation Rental Provider
新冠疫情全球大流行重创了许多行业，其中旅游与酒店行业受到的损害尤其严重。我们有一家全球度假村和名胜酒店租赁委托人，他立即受到了旅游业停摆的影响。该公司将其大部分客户服务外包给了 TELUS International。
功效和样本数量 - 用于统计分析的保险单 | Power and Sample Size – Your Insurance Policy for Statistical Analysis
当我们进行统计分析时，比如假设检验和试验设计，我们使用的是数据样本来回答有关所有数据的问题。这些答案的可靠性受分析的样本数量的影响。为了将不可靠统计分析的风险降至最低，我们可以在收集任何数据之前使用功效和样本数量来确定需要多少数据才有可能发现这种影响（如果有的话）。 这方面的最小推荐值为 80%。
使用 Minitab 预测分析模块预测抵押贷款违约 | Predicting Mortgage Default with the Minitab Predictive Analytics Module
Minitab Statistical Software 中的预测分析模型在所有行业中都是非常有价值的资产。业务价值可以通过预测诸如客户流失率、患者住院时间、成本、风险、利润和许多其他因素等度量来产生。
假设检验的功效和样本数量 | Power and Sample Size for Hypothesis Tests
在假设检验中，我们会使用样本中的数据来描绘有关总体的结论。首先，我们会进行假设，这被称为原假设（以 H0 表示）。当您进行原假设时，您也需要定义备择假设 (Ha)，其与原假设正相反。样本数据将用于判断 H0 是否可以被否定。如果其被否定，则统计结论将认为备择假设 Ha 正确。
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
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
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。
在 Minitab Statistical Software 中进行扩展量具 R&R 研究 | Expanded Gage R&R Studies in Minitab Statistical Software
量具 R&R 研究可以告诉您测量系统生成的数据是否值得信赖。遗憾的是，严格的数据要求和其他限制可能会让量具 R&R 研究难以进行分析，并可能无法解释所有重要因子。