测量系统分析

能力分析

图形分析

假设检验

回归

DOE

控制图

图形生成器*

表格式统计*

Pareto 图*

区间散点图、箱线图、气泡图、条形图、相关图、点图、热度图、直方图、矩阵图、平行图、散点图、时间序列图等

等值线图和旋转 3D 图

概率图和概率分布图

数据更改时自动更新图形

对图形使用笔刷以研究关注点

导出：TIF、JPEG、PNG、BMP、GIF、EMF

描述性统计量

单样本 Z 检验、单样本 t 检验、双样本 t 检验、配对 t 检验

单比率检验和双比率检验

单样本 Poisson 率检验和双样本 Poisson 率检验

单方差检验和双方差检验

相关和协方差

正态性检验

异常值检验

Poisson 拟合优度检验

Cox 回归

线性回归

非线性回归

二元、顺序和名义 Logistic 回归

稳定性研究

偏最小二乘

正交回归

Poisson 回归

图：残差、因子、等值线、曲面等。

逐步：p 值、AICc 和 BIC 选择标准

最佳子集

响应预测和优化

模型验证

多变量自适应回归样条

方差分析

一般线性模型

混合模型

多变量方差分析

多重比较

响应预测和优化

等方差检验

图：残差、因子、等值线、曲面等。

均值分析

数据收集工作表

量具 R&R 交叉

量具 R&R 嵌套

量具 R&R 扩展

量具运行图

量具线性和偏倚

类型 1 量具研究

属性量具研究

评估测量过程（EMP 交叉)*

属性一致性分析

运行图

Pareto 图

因果图

变量控制图：XBar、R、S、XBar-R、XBar-S、I、MR、I-MR、I-MR-R/S、区域、Z-MR

属性控制图：P、NP、C、U、Laney P’ 和 U’

时间加权控制图：MA、EWMA、CUSUM

多变量控制图：T 方广义方差控制图、MEWMA

稀有事件控制图：G 和 T

历史/过程偏移控制图

Box-Cox 和 Johnson 转换

个体分布标识

过程能力：正态、非正态、属性、批处理

非参数能力分析*

自动化能力分析*

Process Capability Sixpack™

公差区间

抽样验收和 OC 曲线

多变异图

变异性控制图

定义筛选设计 *

Plackett-Burman 设计

二水平因子设计

裂区设计

一般因子设计 *

响应曲面设计

混料设计

D 最优设计和基于距离的设计

田口设计

用户指定的设计

分析二元响应

分析因子设计的变异性

修补试验

效应图：正态、半正态、Pareto

响应预测和优化

图：残差、主效应、交互作用、立方、等值线、曲面、线框

参数分布分析和非参数分布分析

拟合优度测量

确切失效数据、右删失数据、左删失数据和区间删失数据

加速寿命检验

寿命数据回归

检验计划

阈值参数分布

可修复系统

多种失效模式

概率单位分析

Weibayes 分析

图：分布、概率、故障、生存

保证分析

用于估计的样本数量

公差区间的样本数量

单样本 Z、单样本 t 和双样本 t

配对 t

单比率和双比率*

单样本 Poisson 率和双样本 Poisson 率

单方差和双方差

等价检验

单因子方差分析

二水平、Plackett-Burman 和一般全因子设计

功效曲线

自动化机器学习

二元 Logistic 回归

CART^® 分类

CART^® 回归

线性回归

MARS^® 

Random Forests^® 分类

Random Forests^® 回归

TreeNet^® 分类

TreeNet^® 回归

主成分分析

因子分析

判别分析

聚类分析

对应分析

项目分析和 Cronbach alpha

多变量自适应回归样条

时间序列图

趋势分析

分解

移动平均

指数平滑

Winters 法

自相关函数、偏自相关函数和互相关函数

综合自回归移动平均 (ARIMA)

Box-Cox 变换*

增广迪基–富勒检验*

最佳 ARIMA 模型预测*

符号检验

Wilcoxon 检验

Mann-Whitney 检验

Kruskal-Wallis 检验

Mood 中位数检验

Friedman 检验

游程检验

卡方检验、Fisher 精确检验和其他检验

卡方拟合优度检验

计数和交叉分组表

随机数生成元

概率密度、累积分布和逆累积分布函数

随机抽样

自引导和随机化检验

可自定义的菜单和工具栏

大量首选项和 用户配置文件

功能强大的脚本功能

Python 集成

R 集成