minitab 图形工具(2)—-茎叶图
用于检查样本数据的形状和分布情况。Minitab 在会话窗口中显示茎叶图。该图类似于直方图，只不过它不是使用条形而是使用实际数据值的数字来表示每个区间（行）的频率。
下面是具有以下这五个值的数据集的茎叶图：3、4、8、8 和 10。
C1 的茎叶图 N = 5
叶单位 = 1.0
1 0 3
2 0 4
2 0
(2) 0 88
1 1 0
显示包含三列：
· 叶（右）- 叶列中的每个值都代表观测值的一个数字。“叶单位”（在图的上方声明）指定使用哪个数字。在本示例中，叶单位为 1.0。因此，观测值 8 的叶值为 8，而观测值 10 的叶值为 0。
· 茎（中间）- 茎值代表紧邻叶值数字左侧的数字。在本示例中，茎值为 0 表示该行中的叶值来自值大于等于零，但却小于 10 的观测值。茎值为 1 则表示观测值大于等于 10，但却小于 20。
· 计数（左）- 如果样本的中位数值包含在一行内，该行的计数将放入括号中。中位数上面和下面行的值为累积值。中位数上面一行的计数代表该行及其上面各行的总计数。中位数下面一行的值代表该行及其下面各行的总计数。
在本示例中，样本的中位数为 8，因此第四行的计数包含在括号内。第二行的计数表示头两行中的观测值总数。
对话框项
图形变量：输入一个或多个数据列。Minitab 将为每列单独显示一个图。
按变量：输入一个包含分组变量的列。按变量 列中的值必须是介于 -10000 和 +10000 之间的整数，也可以是缺失数据符号 (*)。Minitab 会为每个组单独生成一个图。该选项不能与“修整异常值”选项一起使用。
修整异常值：选中此项将修剪所有异常值 ，并在标记为“低”和“高”的特殊行中显示它们。该选项不能与“按变量”选项一起使用。
增量：输入一个数字以通过设置显示线之间的增量（相邻两条线上最小可能值之间的差）来控制垂直尺度。
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舞动青春——梦芭莎
原创广告语: 舞动青春——梦芭莎.
释义: 梦芭莎高贵优雅的风格，让你的青春绽放光彩，更加靓丽多姿！
梦芭莎是海外归国人员创业的公司,致力于将国际先进的营销理念结合国内购物方式的发展潮流，努力实践“让女性更加美丽自信”的梦想。他们注重内衣的美体功能性，依据东方女性的身型特点，符合中国女性的裁剪工艺，做到美体效果可视，让女性瞬间便可穿出迷人曲线。同时，梦芭莎也是国内第一个内衣直销品牌，在价格上比同类产品低40-80%，并且为增强顾客购物信心，梦芭莎已于08年1月将“无条件退换货承诺”延展至90天。
今天接到feedsky关于梦芭莎高宣传语的话题广告，自己的文采有限，只能勉强为之！从网站上看，款式都还不错，说是根据东方女性的身形特点专门设计的，不过上面也有很多西方女性的模特，从产品细分做的并不是很好，也许是所谓国际先进的营销理念吧！
正在举行以下优惠活动，有兴趣的朋友可以去看看！
客户优惠
·1元换购
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Honkin Read List(1)
金融危机带来低价收购机遇(面对全球股市低靡,同样也有机遇)
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证监会再次批出债券型基金
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谷歌春运地图真不错
昨天回家上网发现了谷歌的春运交通图，真不错。看来谷歌的本地化是花了功夫了。以前很少用谷歌地图，因为很多小地方看不到，百度在线地图等也是。我用过最详细的地图是中国电子地图这个软件，我曾经在上面找到我老家的村庄，村中的十字路口都看的很清楚。
不过这次谷歌能有这样的创意着实不容易，所以我今天早晨上班赶紧把网址发给办公室的同事。其中有一个平时对百度比较崇拜的哥们，说了一句，Google也出地图了，怎么百度出什么Google就跟什么啊。
我只能无语～～～，其实我想说，google出地图的时候，百度还不知在哪里呢？
不过仔细看了一下，发现谷歌的春运交通图还存在这些问题：
- 更新太慢了，可能都是热心网友把道路，天气状况发给chunyun.china@gmail.com，然后google员工才更新的原因。
- 像苏州这样的城市居然连天气状况都没有，这一点比专门的网站差多了
- 信息太少了，图标太大，缩小后图标都把地图遮盖了
以上。
不管怎么说，春运交通图确实也有它的作用，我的一个同事，就是在春运交通图上看到武汉的道路情况，把车票退了的。
暴雪春节，希望每个人都能顺顺利利的过个平安年！
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minitab 图形工具(1)—-散点图
1.描述
用于研究一对连续变量之间的潜在关系。创建散点图时，对于每个观测值通常在 
Y 轴上显示响应变量，在 X 轴上显示预测变量.
此散点图显示，在X的增加时，Y 也随之增加。
2.创建方法
- 打开工作表。
- 选择图形 > 散点图。
- 选择包含连接和组，然后单击确定。
- 在 Y 变量下，输入因变量，在 X 变量下，输入自变量。
- 在用于分组的类别变量 (0-3) 中，输入分组变量。
- 单击确定。
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一个人的力量有多大
法国兴业银行披露，该行遭遇了银行业历史上最大的一宗欺诈案，成为一位交易员的受害者，迫使该行紧急发起55亿欧元（合80亿美元）的融资行动。这是一宗简单而狡猾的欺诈案，31岁的巴黎交易员杰洛米•科维尔被指为始作俑者.科维尔对欧洲股市未来的走向投下了巨额筹码，并创设了虚假的对冲头寸，以掩盖自己的操作踪迹。这宗欺诈案导致该行损失49亿欧元。法国兴业银行迅速解除了他聚敛的股票衍生品头寸，预计总金额在500亿至700亿欧元之间。
有关周一解除头寸的细节引发人们猜测，法国兴业银行低价贱卖这些头寸是导致全球股市周一大幅下跌的原因。此次下跌促使美联储(Fed)周二大幅降息。直至周三，美联储才从法国央行(Banque de France)和法国金融市场管理局(AMF)获悉兴业银行的问题。
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Window live writer 配置成功
今天在公司终于把WLW配置好了，以后可以在公司了写博了。原来用自己的域名怎么都不成功，这次换了yo2的二级域名，一试，果然成功了！
快过年了，祝我的朋友们新春吉祥！
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箱线图的功能（1）
了解了怎么样画箱线图后，看看箱线图有哪些功能。
直观明了地识别数据批中的异常值
一批数据中的异常值值得关注，忽视异常值的存在是十分危险的，不加剔除地把异常值包括进数据的计算分析过程中，对结果会带来不良影响；重视异常值的出现，分析其产生的原因，常常成为发现问题进而改进决策的契机。箱线图为我们提供了识别异常值的一个标准：异常值被定义为小于Q1－1.5IQR或大于Q3＋1.5IQR的值。虽然这种标准有点任意性，但它来源于经验判断，经验表明它在处理需要特别注意的数据方面表现不错。这与识别异常值的经典方法有些不同。众所周知，基于正态分布的3σ法则或z分数方法是以假定数据服从正态分布为前提的，但实际数据往往并不严格服从正态分布。它们判断异常值的标准是以计算数据批的均值和标准差为基础的，而均值和标准差的耐抗性极小，异常值本身会对它们产生较大影响，这样产生的异常值个数不会多于总数0.7%。显然，应用这种方法于非正态分布数据中判断异常值，其有效性是有限的。
箱线图的绘制依靠实际数据，不需要事先假定数据服从特定的分布形式，没有对数据作任何限制性要求，它只是真实直观地表现数据形状的本来面貌；另一方面，箱线图判断异常值的标准以四分位数和四分位距为基础，四分位数具有一定的耐抗性，多达25%的数据可以变得任意远而不会很大地扰动四分位数，所以异常值不能对这个标准施加影响，箱线图识别异常值的结果比较客观。由此可见，箱线图在识别异常值方面有一定的优越性。
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