1. minitab随机数据如何只生成两位小数
选中数字处（或选一列至几列所有数字）点击右键－格式列－数字－固定小数－输入小数位
2. minitab随机数据的生成非正态
第一步，确认10个标准件的真值。A、A+b，A+2b、……、A+9b。别太严格按照阶梯分布，不然一看就是假的。分布要达到公差的大部分范围。
第二步，以A为均值，S为标准差做正态分布，产生90个数据，这个不用教吧。关键在于怎么确认S。如果有平时的测量偏差数据，就以平常的偏差除以3~6作为S就行了。
第三步，将数据每9个分为1组，每组分别加上0,、b、2b……、9b，即可，同第一步，别太严格按照阶梯分布。
第四步，我们使用MSA检验一下是不是符合要求，GRR是不是小于30%，NDC是不是大于5。如果不符合要求，将S减小之后重复第二步到第四步直到符合要求。
3. minitab随机数据多元正态
上面这个是算CPK的，如果数据不是正态，你可以试一下将数据取对数，分数，指数或者其它函数的形式，试试看吧，因为我看不到你的数据，只能你自己试一下，祝你好运。
4. minitab随机数据的生成
打开minitab,然后点击设置就能做随机性检验
5. minitab随机数据生成就变2位
我将你提供的数据输入Minitab进行分析，因为你需要找通过率的标准，我的理解是你需要知道下控制限，用IMR分析后得到以下结果：
下限是0.8774，换算成百分比就是87.74%。希望对你有用。
6. minitab随机数据存储于100列
1.在概率论和统计学中，协方差用于衡量两个变量的总体误差。COV(X，Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]自协方差在统计学中，特定时间序列或者连续信号Xt的自协方差是信号与其经过时间平移的信号之间的协方差。如果序列的每个状态都有一个平均数E[Xt] = μt，那么自协方差为其中 E 是期望值运算符。如果Xt是二阶平稳过程，那么有更加常见的定义：其中k是信号移动的量值，通常称为延时。如果用方差σ^2 进行归一化处理，那么自协方差就变成了自相关系数R(k)，即有些学科中自协方差术语等同于自相关。自协方差函数是描述随机信号X(t)在任意两个不同时刻t1，t2，的取值之间的二阶混合中心矩，用来描述X(t)在两个时刻取值的起伏变化（相对与均值）的相关程度，也称为中心化的自相关函数。
7. minitab随机数据 样本
针对不同的用途，样品取样要求是不一样的
对于产品控制，样品需要人为选择：
a. 选取公差范围内的，超出公差的，类似于计数型样品的取样。这样，在minitab中的产品间的变异会比较大，整个GRR数据比较好看
b. 任意选取样品。考虑到GRR计算时，是用GRR变异 除于T（公差），而实际的取样不会影响到GRR变异。
对于过程控制，样品需要随机取样
a. 怎样评估随机取样是否覆盖了整个过程变差？
b 通常是取样10pcs，这个做法背后的理论依据是？10pcs产品覆盖整个过程变差的置信区间的概率有多少？
c. 另外一种推荐的方法：采用过程能力研究来评估产品间的变差。
8. minitab范围内生成随机数据
%1.试分别生成 5 阶的单位阵、8 阶均匀分布的随机矩阵及其下三角矩阵 a=eye(5)；b=rand(8)；c=tril(b) %2.生产列向量 x=[1, 3, 5, 7, 9, … , 29] x=[1;3;5;7;9;11;13;15;17;19;21;23;25;27;29] ；%方法1 y=[1:2:29]‘ ； %方法2 z=[linspace(1,29,15)]‘ ；%方法3 %3.生成以 x 的前 5 个元素为对角线的矩阵 AA=diag(x(1:5)) %4.生成一个与 A 同阶的正态分布的随机矩阵 B A=ones(6)；c=size(A)；B=randn(c) ；
%情况1% A1=ones(5,6)；c1=size(A1)；B1=randn(c1) ；
%情况2 %5.生成由 B 与其同阶魔方矩阵点乘得到的矩阵 D b=size(B)；b1=magic(b)；D=B.*b1 %6.生成由 D 的第 2、4、5 行和第4、1 列组成的子矩阵 E E=D([2,4,5],[4,1])