minitab做单因素方差分析操作步骤
二次线性判别分析的基本原理？
二次线性判别分析的基本原理？
二次判别分析不存在各个组具有相同协方差矩阵的假定。与线性判别分析相同，观测值将分类到平方距离最小的组。但是，平方距离不会简化成线性函数，因此称为二次判别分析。
与线性距离不同的是，二次距离不对称。换言之，使用组 j 的均值评估的组 i 的二次判别函数等于使用组 i 的均值评估的组 j 的二次判别函数。因此，平方距离称为广义平方距离。如果样本组协方差矩阵的行列式小于 1，则广义平方距离可以为负值。
Minitab 会使用单个类协方差矩阵计算 Mahalanobis 距离。Minitab 不计算二次判别函数。
如何用Minitab进行相关分析？
1.定性的分析,可以利用散点图scatterplots看是否正相关,负相关,以及相关性的强弱.如果有两个以上的因子,可以用matrix of plots.
2.定量分析,可以用Basic statistics中的correlation计算出相关度.
3.还可以利用回归分析,ANOVA分析等都可以看出一定的相关性.以上意见,仅供参考!
主效应图能得出什么结论？
主效应图显示一个类别变量内每个组的均值。
Minitab 通过为类别变量的每个值绘制均值图来创建主效应图。以线连接每个变量的各个点。查看此线可以确定对某个类别变量是否存在主效应。Minitab 还在总体均值处绘制了一条参考线。按如下方式解释用来连接均值的线：
当该线水平（与 x 轴平行）时，不存在主效应。响应均值在所有因子水平下都相同。
当线不水平时，存在主效应。响应均值在所有因子水平下不相同。线越陡峭，主效应的量值越大。
尽管您可以使用此图显示效应，但是请确保执行相应的方差分析检验并评估效应的统计显著性。如果交互作用效应显著，那么，不考虑交互作用效应就无法解释主效应。
Plackett-Burman实验设计方法是什么意思？
Plackett-Burman的定义Plackett-Burman试验就是筛选试验设计，主要针对因子数较多，且未确定众因子相对于响应变量的显著性是，采用的试验设计方法。
方法主要通过对每个因子取两水平来进行分析，通过比较各个因子两水平的差异与整体的差异来确定因子的显著性。
筛选试验设计不能区分主效应与交互作用的影响，但对显著影响的因子可以确定出来，从而达到筛选的目的，避免在后期的优化试验中由于因子数太多或部分因子不显著而浪费试验资源。Plackett-Burman的应用1.确定因子根据经验、常识、历史数据等确认试验模型的因子，注意可以尽量的多取，只要避免完全不可能的因子被选取就可以了。
2.选取水平对每个因子选取合适的水平，在这里一定要注意水平选取的合适性，尽量的涵盖每个因子允许取值的最大空间，避免由于水平区间过小而反映不出实际的因子影响能力，但也要注意不能选太大。3.用MINITAB等软件设计试验，参考MINITAB的操作即可。4.现场试验根据MINITAB的设计方案安排试验，在进行试验时要尽量避免其它因素的影响而使试验失真。
例如某变量受环境温度影响较大，但环境温度控制的可能性较小，必须将其固定在一个比较平稳的水平。
5.测量结果测量结果前必须对测量系统进行评估，确保可接受后才能进行试验结果的测量，测量结果记录好，并注意对测量样板的编号与保存（个人经验）
分析结果，将测量后的数据输入MINITAB等软件中，进行分析。