1-표본 함수에 대한 부트스트래핑에 대한 데이터 입력

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분석을 가장 잘 설명하는 옵션을 선택하십시오.

평균, 중위수, 합, 표준 편차 또는 분산 분석

통계량을 선택하고 분석할 데이터를 지정합니다.

  1. 통계량에서 추정할 모수를 선택합니다.
  2. 표본에 분석하려는 숫자 데이터 열을 입력합니다.
  3. 재표본 수에 Minitab에서 데이터의 재표본을 가져와야 하는 횟수를 입력합니다. Minitab은 원래 데이터 집합에서 복원으로 반복적으로 재표본을 추출하여 재표본을 가져옵니다. 각 재표본의 표본 크기는 원래 데이터 집합의 표본 크기와 같습니다. 1부터 10,000까지의 값을 입력할 수 있습니다. 보통 많은 수의 재표본이 가장 적합한 방법입니다.
이 워크시트에서 시간에는 랜덤 기계 표본의 유지 보수 비용이 포함됩니다.
C1
시간
13
18
10
12

표본 데이터가 한 열에 있는 비율 분석

데이터가 워크시트의 한 열에 있는 경우 다음 단계를 수행하여 비율을 분석하십시오.

  1. 통계량에서 비율을 선택합니다.
  2. 드롭다운 리스트에서 표본 데이터가 한 열에 있음을 선택합니다.
  3. 표본에 분석하려는 데이터 열을 입력합니다. 열에는 True 및 False와 같은 두 개의 고유한 값이 포함되어야 합니다.
  4. 사건에서 Minitab이 사건(성공이라고도 함)으로 사용하는 결과를 선택합니다. 표본 비율은 사건 수를 총 시도 횟수로 나눈 값과 같습니다.
  5. 재표본 수에 Minitab에서 데이터의 재표본을 가져와야 하는 횟수를 입력합니다. Minitab은 원래 데이터 집합에서 복원으로 반복적으로 재표본을 추출하여 재표본을 가져옵니다. 각 재표본의 표본 크기는 원래 데이터 집합의 표본 크기와 같습니다.

    1부터 10,000까지의 값을 입력할 수 있습니다. 보통 많은 수의 재표본이 가장 적합한 방법입니다.

이 워크시트에서 구입은 표본이며 한 가구에서 광고를 받은 후 제품을 구입했는지 여부를 나타냅니다. 사건은 입니다.
C1
구입
있음
아니요
아니요
아니요

요약 데이터 비율 분석

사건 발생 횟수와 시행 회수를 알고 있지만 워크시트에 실제 표본 데이터가 없는 경우 다음 단계를 수행하여 비율을 분석하십시오.

  1. 통계량에서 비율을 선택합니다.
  2. 드롭다운 리스트에서 요약 데이터를 선택합니다.
  3. 사건 발생 횟수에 성공 횟수를 입력합니다. 예를 들어, 불량 부품의 비율을 확인하려면 사건의 수가 불량 부품의 수와 같아야 합니다.
  4. 시행 횟수에 총 관측치 수를 입력합니다. 예를 들어, 불량 부품의 비율을 확인하려면 시행 횟수가 표본으로 추출한 부품의 총 수와 같아야 합니다.
  5. 재표본 수에 Minitab에서 데이터의 재표본을 가져와야 하는 횟수를 입력합니다. Minitab은 원래 데이터 집합에서 복원으로 반복적으로 재표본을 추출하여 재표본을 가져옵니다. 각 재표본의 표본 크기는 원래 데이터 집합의 표본 크기와 같습니다.

    1부터 10,000까지의 값을 입력할 수 있습니다. 보통 많은 수의 재표본이 가장 적합한 방법입니다.

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