機能
MINITAB STATISTICAL SOFTWARE
* 新機能または改善された機能
アシスタント
- 測定システム分析
- 能力分析
- グラフィカル分析
- 仮説検定
- 回帰
- 実験計画法（DOE）
- 管理図
グラフィックス
- グラフビルダー*
- 表形式の統計*
- パレート図*
- ビン分割散布図、箱ひげ図、バブルプロット、棒グラフ、相関曲線、ドットプロット、ヒートマップ、ヒストグラム、行列散布図、平行座標プロット、散布図、時系列プロットなど。
- 等高線および回転3Dプロット
- 確率および確率分布図
- データ変更時にグラフを自動更新
- グラフのブラッシングで関心点（POI）の探索
- エクスポート：TIF、JPEG、PNG、BMP、GIF、EMF
基本統計
- 記述統計
- 1サンプルのZ検定、1サンプルおよび2サンプルのt検定、対応のあるt検定
- 1つおよび2つの比率の検定
- 1サンプルおよび2サンプルのPoisson率検定
- 1つおよび2つの分散の検定
- 相関および共分散
- 正規性検定
- 外れ値検定
- Poisson適合度検定
回帰
- Cox回帰
- 線形回帰
- 非線形回帰
- 二値、順序、名義ロジスティック回帰
- 安定性分析
- 偏最小二乗
- 直交回帰
- Poisson回帰
- プロット：残差、実施、等高線、曲面など
- 逐次増減： p値、AICc、BIC選択基準
- ベストサブセット
- 応答予測および最適化
- モデル検証
- 多変量適応型回帰スプライン
分散分析
- 分散分析（ANOVA）
- 一般線形モデル
- 混合モデル
- 多変量分散分析（MANOVA）
- 多重比較
- 応答予測および最適化
- 等分散性検定
- プロット：残差、実施、等高線、曲面など
- 平均の分析
測定システム分析
- データ収集ワークシート
- GAGE R&R交差
- GAGE R&R枝分かれ
- GAGE R&R拡張
- GAGE実行図
- GAGEの線形性と偏り
- タイプ1GAGEの分析
- 計数GAGE分析
- 測定プロセスの評価（EMP交差)*
- 属性の一致性分析
品質ツール
- 実行図
- Pareto図
- 特性要因図
- 計量管理図：Xbar、R、S、Xbar-R、Xbar-S、I、MR、I-MR、I-MR-R/S、ZONE、Z-MR
- 計数管理図：P、NP、C、U、レイニー・P’およびレイニー・U’
- 時間重み付き管理図：MA（移動平均）、EWMA（指数重み付き移動平均）、CUSUM（累積和）
- 多変量管理図：T2,、一般化分散、 MEWMA管理図
- 希少事象管理図：GおよびT
- 履歴／工程内シフト管理図
- Box-Coxおよびジョンソン変換
- 個別の分布の識別
- 工程能力：正規、非正規、計数値、バッチ
- ノンパラメトリック能力分析*
- 自動能力分析*
- Process Capability Sixpack™
- 許容限界区間
- 抜取検査および検査特性（OC）曲線
- 多変量管理図
- 変動図
実験計画
- 決定的スクリーニング計画
- Plackett-Burman計画
- 2水準要因計画
- 分割実験計画
- 一般要因計画
- 応答曲面計画
- 混合計画
- D-最適計画および距離ベース計画
- Taguchi計画
- ユーザー指定計画
- 二値応答の分析
- 要因計画の変動性の分析
- 不備のある実行
- 効果プロット：正規、半正規、Pareto
- 応答予測および最適化
- プロット：残差、主効果、交互作用、3次元、等高線、曲面、ワイヤフレーム
信頼性／生存
- パラメトリック分布分析およびノンパラメトリック分布分析
- 適合度の測度
- 厳密な故障、右打ち切りデータ、左打ち切りデータ、区間打ち切りデータ
- 加速寿命試験
- 寿命データでの回帰
- 試験計画
- しきい値パラメータ分布
- 修理可能システム
- 多重故障モード
- プロビット分析
- ワイベイズ分析
- プロット：分布、確率、ハザード、生存
- 保証分析
検出力とサンプルサイズ
- 推定のためのサンプルサイズ
- 許容限界区間のためのサンプルサイズ
- 1サンプルのZ、1サンプルおよび2サンプルのt
- 対応のあるt
- 1つおよび2つの比率*
- 1サンプルおよび2サンプルのPoisson率
- 1つおよび2つの分散
- 同等性検定
- 一元配置分散分析（ANOVA）
- 2水準要因計画、Plackett-Burman要因計画、一般完全実施要因計画
- 検定力曲線
予測分析
- 自動化機械学習
- 2値ロジスティック回帰
- CART® 分類
- CART® 回帰
- 線形回帰
- MARS®
- Random Forests®分類
- Random Forests®回帰
- TreeNet®分類
- TreeNet®回帰
多変量
- 主成分分析
- 因子分析
- 判別分析
- クラスター分析
- コレスポンデンス分析
- 項目分析およびクロンバックのα
- 多変量適応型回帰スプライン
時系列と予測
- 時系列プロット
- トレンド分析
- 分解
- 移動平均
- 指数平滑化
- ウィンターの方法
- 自己相関関数、偏自己相関関数、相互相関関数
- 自己回帰和分移動平均（ARIMA）
- Box-Cox変換*
- 拡張ディッキー・フラー検定*
- 最良のARIMAモデルによる予測*
ノンパラメトリック
- 符号検定
- Wilcoxon検定
- Mann-Whitney検定
- Kruskal-Wallis検定
- Moodの中央値検定
- Friedman検定
- 連検定
同等性検定
- 1サンプルおよび2サンプル、ペアの2x2クロスオーバー設計
表
- カイ二乗検定、Fisher正確検定、その他検定
- カイ二乗適合度検定
- タリーおよびクロス集計
シミュレーションおよび分布
- 乱数生成器
- 確率密度関数、累積分布関数、逆累積分布関数
- ランダムサンプリング
- ブートストラップと確率化検定
マクロおよびカスタマイズ
- カスタマイズ可能なメニューおよびツールバー
- 高度なユーザー設定と ユーザープロファイル
- 強力なスクリプト機能
- Python統合
- R統合